Исследование опубликовано! Идентификация и валидация модели предсказания острой почечной недостаточности у критически больных детей с прогностическими выводами помогут улучшить лечение. Подробности – в новой многоцентровой когортной статье. #почечнаянедостаточность #медицина
Развитие понятной ML модели для прогнозирования AKI
Наша понятная ML модель успешно разработана для точного прогнозирования AKI и имеет важное значение для предсказания неблагоприятных исходов у детей на ранней стадии приема в PICU. Она также помогает избежать проблемы “черного ящика” с неявной интерпретацией методики ML.
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в медицине
Если вы хотите улучшить конкурентоспособность и помочь в повышении эффективности работ, важно определить, какие параметры нужно улучшить и что нужно автоматизировать. Начните с пилотного проекта и постепенно внедряйте ИИ. Если вам нужна помощь, вы можете связаться с нами в Telegram: t.me/flycodetelegram.
Медицинский AI-ассистент для безопасного старта
Для безопасного старта вы можете опробовать Медицинский AI-ассистент – это передовое решение для клиник, автоматизирующее работу с документами и упрощающее обслуживание пациентов. Ассистент готов ответить на вопросы по загруженным в него документам в любое время суток. Более подробную информацию вы найдете на docsym.ru/aimed.
Полезные ссылки:
- IT Решения Flycode в Telegram @flycodetelegram – мы всегда рады ответить на ваши вопросы
- [Articles] Identification and validation of an explainable prediction model of acute kidney injury with prognostic implications in critically ill children: a prospective multicenter cohort study
- eClinicalMedicine
- Twitter – @itinaicom