AI na Matatizo Magumu ya Ulimwengu · Tiba na ugunduzi wa dawa · Nature (computational biology) · 2026-10-22
Kutabiri matukio kali ya mishipa ya damu ndani ya fuvyo la kichwa katika tahadhari za kiharusi kwa kutumia modeli kubwa za lugha na data iliyopangwa
Kichwa asilia: Predicting acute intracranial vascular events in stroke alerts using large-language models and structured data
Tahadhari za kiharusi mara nyingi huanzishwa kwa hali zisizo za mishipa ya ubongo, hali inayosababisha chanya za uongo zinazotatisha rasilimali. Watafiti walibuni mifano ya ujifunzaji mashine inayochanganya modeli kubwa za lugha, data za kumbukumbu za afya za kielektroniki zilizopangwa, na vipengele vya mfululizo wa wakati wa kliniki ili kutabiri matukio ya haraka ya mishipa ndani ya fuvyo la ubongo wakati tahadhari ya kiharusi inapoanzishwa, kwa kutumia tahadhari za kurudi nyuma kutoka kwa Mount Sinai Health System. Kati ya tahadhari 16,512, modeli ya multimoda ilifikia AUROC ya 0.73 ikiwa na sensitivity ya 0.76 na specificity ya 0.56, jambo linaloashiria kuwa inaweza kuunga mkono uainishaji wa hatari baada ya kuwasha na kupunguza tathmini za chanya za uongo.