Klinik Karar Desteği ile ilgili yayımlanan haberleri tek sayfada keşfet.
Posterior komünikan arter anevrizmalarında tedavi seçimi ve klinik sonuçları tahmin eden modeller, bağımsız bir hastane verisinde sınandı; tedavi seçimi doğruluğu yüzde 78,1'e ulaştı.
Aynı kimliksizleştirilmiş sarkom vakalarını tekrar tekrar işleyen büyük dil modeli, serbest metin yerine önceden tanımlı karar şeması kullanınca büyük ölçüde tutarlı kodlar üretti; çalışma doğruluğu değil deneysel tekrarlanabilirliği ölçtü.
Rutin endoskopi görüntüleriyle geliştirilen model, birbirine benzeyen sitomegalovirüs ve herpes simpleks özofajitini ayırmada 0,680 dengeli doğruluğa ulaştı; sonuç uzman uzlaşısının 0,710 düzeyine yakın olsa da patoloji doğrulaması hâlâ gerekli.
Yeni perspektif, veriden insanlar tarafından okunabilir matematiksel ifadeler öğrenen sembolik regresyonun, sağlıkta kara kutu modellerine daha şeffaf bir alternatif olabileceğini; ancak klinik üstünlüğünün henüz kanıtlanmadığını vurguladı.
Elektronik sağlık kayıtlarındaki serbest metni inceleyen büyük dil modeli EpiScreen, epilepsi ile psikojenik epileptik olmayan nöbetleri ayırmayı hedefleyen erken taramada nörologların performansını tek başına değerlendirmeye göre yüzde 14,3'e kadar artırdı.
Altı klinik değişkenle çalışan makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri, yanık hastalarının hastane içi ölüm riskini tahmin ederken SHAP ve LIME gibi yöntemlerle kararların hangi değişkenlerden etkilendiğini görünür kıldı.
