AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (computational biology) · 2026-10-22

माइकोप्लाज़्मा न्यूमोनिया निमोनिया वाले बच्चों में यकृत क्षति की भविष्यवाणी हेतु मशीन लर्निंग मॉडल का बाह्य सत्यापन

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

बच्चों में माइकोप्लाज़्मा निमोनिए निमोनिया (MPP) यकृत की चोट का उच्च जोखिम रखता है, लेकिन जोखिम-ग्रस्त रोगियों की शीघ्र पहचान के लिए कोई मान्यता-प्राप्त पूर्वानुमानिक उपकरण उपलब्ध नहीं था। नानजिंग के दो केंद्रों में 1321 बच्चों के आंकड़ों और 640 के एक बाहरी मान्यकरण कोहोर्ट का उपयोग करते हुए, boruta एल्गोरिथ्म द्वारा पहचाने गए छह आसानी से उपलब्ध प्रेडिक्टर्स — LDH, D-dimer, CK, आयु, IL-6 और CK-MB — पर बनाए गए एक न्यूरल नेटवर्क मॉडल ने सर्वोत्तम प्रदर्शन दिखाया। AUC मान प्रशिक्षण में 0.914, परीक्षण में 0.829 और बाहरी मान्यकरण में 0.755 थे, जहाँ SHAP विश्लेषण ने LDH को सबसे महत्वपूर्ण प्रेडिक्टर के रूप में पहचाना और शीघ्र जोखिम वर्गीकरण में सहायता हेतु एक इंटरैक्टिव वेब-आधारित एप्लिकेशन विकसित किया गया।

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