ИИ и сложнейшие проблемы мира · Медицина и разработка лекарств · Nature (computational biology) · 2026-10-22
Внешняя валидация модели машинного обучения для прогнозирования поражения печени у детей с пневмонией, вызванной Mycoplasma pneumoniae
Оригинальное название: External validation of a machine learning model for predicting liver injury in children with mycoplasma pneumoniae pneumonia
Пневмония, вызванная Mycoplasma pneumoniae (МПП), у детей сопряжена с высоким риском поражения печени, однако валидированного инструмента для раннего выявления пациентов из группы риска до сих пор не существовало. Используя данные 1321 ребёнка из двух центров в Нанкине, а также внешнюю валидационную когорту из 640 пациентов, авторы построили нейросетевую модель на основе шести легкодоступных предикторов, выявленных алгоритмом boruta, — ЛДГ, D-димер, КФК, возраст, ИЛ-6 и КФК-МВ, — которая показала наилучшие результаты. AUC составили 0.914 на обучении, 0.829 на тестировании и 0.755 на внешней валидации; согласно SHAP-анализу, важнейшим предиктором оказалась ЛДГ, а для поддержки ранней стратификации риска было разработано интерактивное веб-приложение.