AI与世界难题 · 医学与药物研发 · Nature (computational biology) · 2026-10-26
可解释机器学习模型用于难治性肺炎支原体肺炎早期预测的开发与验证：一项多中心研究
原标题: Development and validation of an interpretable machine learning model for early prediction of refractory mycoplasma pneumoniae pneumonia: a multi-center study
用传统方法难以对儿童难治性肺炎支原体肺炎（RMPP）进行早期预测。作者利用四个中心 6,587 名儿童的数据，比较了六种机器学习模型，其中随机森林表现最佳。在两个外部队列中，其 AUROC 分别为 0.774 和 0.807，入院前发热持续时间、中性粒细胞百分比和年龄是最主要的预测因子。