IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Medicina e descoberta de medicamentos · Nature (computational biology) · 2026-10-22
Previsão de eventos vasculares intracranianos agudos em alertas de acidente vascular cerebral usando grandes modelos de linguagem e dados estruturados
Título original: Predicting acute intracranial vascular events in stroke alerts using large-language models and structured data
Alertas de AVC agudo são frequentemente ativados para condições não cerebrovasculares, criando falsos positivos que sobrecarregam os recursos. Pesquisadores desenvolveram modelos de aprendizado de máquina que combinam grandes modelos de linguagem, dados estruturados de prontuários eletrônicos de saúde e características de séries temporais clínicas para prever eventos vasculares intracranianos agudos no momento da ativação do alerta de AVC, usando alertas retrospectivos do Mount Sinai Health System. Entre 16,512 alertas, o modelo multimodal alcançou um AUROC de 0.73, com sensibilidade de 0.76 e especificidade de 0.56, sugerindo que ele poderia apoiar a estratificação de risco pós-ativação e reduzir avaliações falsas-positivas.