Suchi Saria スーチ・サリア (34)

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

1. Will the universe’s expansion mean planets no longer orbit stars? 読者からの質問：宇宙が膨張したら重力が機能しなくなりますか？
2. Five things we’ve learned since Voyager 2 left the solar system ボイジャー2号が太陽圏離脱 有終の美を飾る5つの成果
3. The landing site for NASA’s Mars 2020 rover might be home to fossilized life 生命の痕跡見つかるか？ マーズ2020着陸地に化石の可能性
4. Why America isn’t equipped for the new rules of war 軍事力による抑止は時代遅れ 元空挺兵の国防大教授が語る 「戦争の新しいルール」
5. How memes got weaponized: A short history 武器化する「ミーム」 対抗策はあるか？

• 0