・TMTとランダムフォレストの組み合わせが最も良い予測モデルであった。(±0.063)であった。・ランダムフォレストのような機械学習はブラックボックスの特性を持つので個々の決定にどのように、なぜ至ったのかは分からない。結論として我々は単純なカットオフ値を示すことが出来なかった。DISSCUSSION・ランダムフォレストのような機械学習はブラックボックスの特性を持つので個々の決定にどのように、なぜ至ったのかは分からない。結論として我々は単純なカットオフ値を示すことが出来なかった。私見・明日への臨床アイデア・本論文ではカットオフ値が示されず、臨床で直接的に使用していくのは難しいのではないかと感じた。・当院で転倒予測にTMTを用いるためには、当院独自でTMTの時間やエラーの数と転倒の有無の関係を調べる必要があると考える。・また直近の転倒を尋ねるなどごく簡単な評価でも転倒予測に資するということなので、データなどを蓄積し、評価バッテリーと併せて行いたい。各種お問い合わせ無料カウンセリングのお申込みWEBフォームから03-6887-5263【受付時間】9:00~18:00。