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
- Three reasons robots are about to become more way useful 生成AI革命の次は「ロボット革命」 夢が近づく3つの理由
- Job titles of the future: AI prompt engineer 未来の職種：LLMを操る「プロンプト・エンジニア」は生き残るか
- This solar giant is moving manufacturing back to the US 「米国産、十分ペイできる」 太陽光大手メーカーが語った 生産回帰の勝算と課題
- Why it’s so hard for China’s chip industry to become self-sufficient 中国テック事情：チップ国産化推進で、打倒「味の素」の動き