Ana sayfa/Sağlık

Yapay zekâ, kan kültürü pozitifliği riskini iki saatte öngördü

145.914 hastane başvurusuna dayanan XGBoost modeli, patojen pozitif kan kültürü riskini ilk iki saatte hesapladı; test kümesinde 0,819 AUROC elde ederek yüksek riskli yüzde 5'te pozitifliği 6,68 kat yoğunlaştırdı.

Yapay zekâ, kan kültürü pozitifliği riskini iki saatte öngördü için özgün kapak görseli
KISA ÖZET

Bilmen gereken 3 şey

  • Kohort, hastaneye gelişten sonraki 24 saat içinde ilk rutin kan kültürü alınan 145.914 yetişkin başvurusunu ve 6.404 patojen pozitif olayı kapsadı.
  • İki saatlik XGBoost modeli 11.523 test başvurusunda 0,819 AUROC, 0,124 ortalama kesinlik ve 0,0201 Brier skoru verdi.
  • En yüksek riskli yüzde 5'lik grupta pozitiflik yüzde 14'e çıktı; bu, test grubundaki yüzde 2,10'luk temel oranın 6,68 katıydı.
YAPAY ZEKÂ ETKİ KARTI

Bu gelişme nereyi etkiliyor?

ETKİ
ANALİZİ
Toplum92/100
Bilim90/100
Günlük yaşam78/100
Ekonomi66/100

Bu puanlar haberin kapsamı, etkilenen kişi ve sektörler ile kısa–orta vadeli sonuçları dikkate alınarak editoryal olarak hazırlanır.

Ne oldu?

Model rutin elektronik sağlık kaydı verilerini kullandı; özellikle lenfosit yüzdesi gibi laboratuvar değerleri tahmine büyük katkı sağladı. Dört ve altı saatlik modeller yalnızca küçük ve belirsiz kazanımlar sunduğu için araştırmacılar en erken iki saatlik noktaya odaklandı.

Pozitif olayların seyrek olması nedeniyle ortalama kesinlik sınırlı kaldı ve model riski bir miktar yüksek tahmin etti. Kalibrasyon, başka hastanelere taşınabilirlik ve antibiyotik kararlarını gerçekten iyileştirip iyileştirmediği ileriye dönük çalışmalarda sınanmalı.

Neden önemli?

Kan kültürü sonucunun çıkması saatler veya günler sürebilir. İki saat içinde güvenilir bir risk sıralaması, hangi hastaların daha yakın izleneceğini ve hızlı test kaynaklarının nereye yönlendirileceğini belirlemede destek sağlayabilir.

KONU ZAMAN ÇİZELGESİ

Sağlık gündemi nasıl ilerledi?

RESMÎ KAYNAKScientific Reports

Haberin dayandığı özgün duyuruyu inceleyebilirsin.

Kaynağı aç
OKUMAYA DEVAM ET

Haber akışı devam ediyor

Aşağı kaydırdıkça sıradaki yapay zekâ haberleri otomatik olarak açılır.

SIRADAKİ HABER01

Dil modelleri, günlüklerden depresyon düzeyindeki değişimi izledi

108 katılımcının 14–21 günlük video günlüklerini inceleyen büyük dil modelleri, günlük depresyon puanları üretti; ortalama model puanları klinik görüşmeyle ölçülen belirti şiddetiyle ilişki gösterdi.

Dil modelleri, günlüklerden depresyon düzeyindeki değişimi izledi kapak görseli

Ne oldu?

Araştırmacılar videonun görüntüsünü değil, kısa günlüklerin yazıya dökülmüş metinlerini dil modellerine vererek günlük depresyon şiddeti puanladı. Model ve öz bildirim puanlarının işlevsellik değişkenleriyle ilişki profilleri birbirine oldukça yakındı.

İlişki, tanı doğruluğu anlamına gelmiyor. Örneklem küçük, günlükler araştırma koşullarında toplandı ve dil modelleri mahrem metinleri işliyor; klinik kullanım için farklı dil ve topluluklarda doğrulama, veri koruması ve uzman denetimi gerekiyor.

Neden önemli?

Depresyon belirtileri haftalık veya aylık ölçekler arasında hızla değişebilir. Serbest anlatımdan güvenli ve şeffaf biçimde türetilen ölçümler, kişinin durumunu daha sık izlemeye yardımcı olabilir; ancak hekim değerlendirmesinin yerine geçmemeli.

Sıradaki haber hazırlanıyor…

YAPAY ZEKÂ ▲38%APPLE ▲21%ROBOTİK ▲17%ÇİP ▲12%OYUN ▼8%SİBER GÜVENLİK ▲24%