AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-22

মাইকোপ্লাজমা নিউমোনিয়ায়ে আক্রান্ত শিশুদের যকৃতের আঘাতের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেলের বাহ্যিক যাচাই

মূল শিরোনাম: External validation of a machine learning model for predicting liver injury in children with mycoplasma pneumoniae pneumonia

শিশুদের Mycoplasma pneumoniae নিউমোনিয়া (MPP)-তে লিভারের আঘাতের ঝুঁকি অনেক বেশি, কিন্তু ঝুঁকিপূর্ণ রোগীদের প্রাথমিক পর্যায়ে শনাক্ত করার জন্য এতদিন কোনো যাচাইকৃত প্রেডিক্টিভ টুল ছিল না। নানজিং-এর দুটি কেন্দ্রের 1321 জন শিশুর ডেটা এবং 640 জনের একটি বাহ্যিক ভ্যালিডেশন কোহোর্ট ব্যবহার করে, boruta অ্যালগরিদম দ্বারা চিহ্নিত ছয়টি সহজলভ্য প্রেডিক্টর — LDH, D-dimer, CK, বয়স, IL-6 এবং CK-MB — এর ওপর নির্মিত একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল সর্বোত্তম পারফরম্যান্স দেখায়। ট্রেইনিংয়ে AUC ছিল 0.914, টেস্টিংয়ে 0.829 এবং বাহ্যিক ভ্যালিডেশনে 0.755, যেখানে SHAP বিশ্লেষণ LDH-কে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ প্রেডিক্টর হিসেবে চিহ্নিত করে এবং প্রাথমিক ঝুঁকি স্ট্র্যাটিফিকেশনে সহায়তার জন্য একটি ইন্টারঅ্যাক্টিভ ওয়েব-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা হয়।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →