人工智能准确识别婴儿严重细菌感染的风险较低

人工智能,或者“监督机器学习”,可以帮助确定哪些well-appearing婴儿发烧、60天老或年轻,是在低风险严重的细菌感染,根据公布的一项研究bob电竞。准确确定风险可以减少不必要的腰椎穿刺,抗生素和为这些婴儿住院,以及减少父母的焦虑。

“在急诊室,这是至关重要的,以确定哪些高危婴儿严重的细菌感染,婴儿在低风险,”第一作者他Ramgopal说,医学博士,儿科急诊医学医师安&罗伯特·h·Lurie芝加哥和儿童医院的儿科助理教授在西北大学Feinberg医学院。bob电竞“我们训练和评估四个不同机器学习算法,发现类型称为“随机森林的收益率最准确的结果,超过了我们使用当前决策规则的预测能力。我们的研究结果很有前途的,并可能铺平道路最终使用这种类型的人工智能临床。”

在婴幼儿发烧是很常见的,但只有约10%有严重的细菌感染,如尿路感染、细菌性脑膜炎、菌血症(血液中的细菌)。然而,使用可用的决策规则来确定产生太多的风险假阳性,这意味着这些婴儿接受侵入性程序,接受抗生素和可能不必要的住院。

在这项研究中,1240名患者接受了腰椎穿刺、人工智能模型可以避免849(超过68%)这样的程序。模型结果与生产高灵敏度(真阳性的准确检测)和特异性(准确检测真正的底片)。

“这可能仍然需要许多年之前人工智能算法成为医学的标准做法,“Ramgopal博士说。“这是一个令人兴奋的研究领域与巨大的潜力来改善照顾病人。”

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