ИИ и сложнейшие проблемы мира · Медицина и разработка лекарств · Nature (computational biology) · 2026-10-22
Прогнозирование острых внутричерепных сосудистых событий в оповещениях об инсульте с помощью больших языковых моделей и структурированных данных
Оригинальное название: Predicting acute intracranial vascular events in stroke alerts using large-language models and structured data
Оповещения об остром инсульте часто срабатывают при состояниях, не связанных с цереброваскулярной патологией, что создаёт ложноположительные результаты и перегружает ресурсы. Исследователи разработали модели машинного обучения, объединяющие большие языковые модели, структурированные данные электронных медицинских карт и признаки клинических временных рядов, чтобы прогнозировать острые внутричерепные сосудистые события на момент активации оповещения об инсульте; использовались ретроспективные оповещения из системы здравоохранения Mount Sinai Health System. Среди 16,512 оповещений мультимодальная модель достигла AUROC 0.73 при чувствительности 0.76 и специфичности 0.56, что говорит о том, что она может поддерживать постактивационную стратификацию риска и сокращать число ложноположительных обследований.