ИИ и сложнейшие проблемы мира · Медицина и разработка лекарств · Nature (computational biology) · 2026-10-26
Разработка и валидация интерпретируемой модели машинного обучения для раннего прогнозирования рефрактерной микоплазменной пневмонии: многоцентровое исследование
Оригинальное название: Development and validation of an interpretable machine learning model for early prediction of refractory mycoplasma pneumoniae pneumonia: a multi-center study
Раннее прогнозирование рефрактерной пневмонии, вызванной Mycoplasma pneumoniae (RMPP), у детей затруднено при использовании традиционных методов. На данных 6 587 детей из четырёх центров авторы сравнили шесть моделей машинного обучения, и лучше всех проявил себя случайный лес. В двух внешних когортах он достиг AUROC 0.774 и 0.807, а ведущими предикторами стали длительность лихорадки до госпитализации, доля нейтрофилов и возраст.