患者が生存するか死亡するかは、しばしば迅速かつ正確に診断される。 しかし、感染症に対する致命的な反応である敗血症では、医師が症状を診断できる決定的な単一の検査は存在しない。
ジョンズ・ホプキンズ大学のスーチ・サリア助教授は、既存の医療データを使って、どの患者が最も敗血症にかかる危険性が高いかを予測できないだろうかと考えた。サリア助教授は 患者のデータを分析するためのアルゴリズムを作成し、症例の85％で、敗血症性ショックを発症より平均で1日以上も前に正確に予測した。既存のスクリーニングテストよりも60％改善されたことになる。
(エミリー・ムーリン)
- 人気の記事ランキング
-
- China built hundreds of AI data centers to catch the AI boom. Now many stand unused. AIデータセンター 中国でバブル崩壊か？ 需要低迷で大量放置の実態
- Why handing over total control to AI agents would be a huge mistake 「AIがやりました」 便利すぎるエージェント丸投げが危うい理由
- An ancient man’s remains were hacked apart and kept in a garage 切り刻まれた古代人、破壊的発掘から保存重視へと変わる考古学
- China built hundreds of AI data centers to catch the AI boom. Now many stand unused. AIデータセンター 中国でバブル崩壊か？ 需要低迷で大量放置の実態
