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
-
- The balcony solar boom is coming to the US 安全性は大丈夫？ 米国で「バルコニー発電」がブーム
- Three things in AI to watch, according to a Nobel-winning economist AIによる雇用破壊、ノーベル賞経済学者の答えはまだ「ノー」
- The era of AI malaise AI閉塞感の時代、私たちはまだ何も分かっていない
- Here’s what you need to know about the cruise ship hantavirus outbreak クルーズ船のハンタウイルス感染、パンデミックを心配すべきか？
