2022年10月6日星期四(每日健康新闻)——根据发表在《柳叶刀数字健康》10月刊上的一项研究，一种名为KIDMATCH的深度学习算法可以区分儿童的多系统炎症综合征(misc)、川崎病和其他类似的儿童发热性疾病。
来自加州大学圣地亚哥分校的Jonathan Y. Lam和他的同事开发并验证了一种人工智能算法，该算法可以区分misc、川崎病和其他类似的发热性疾病，并帮助在急诊科和急症护理环境中诊断患者。
研究人员开发了KIDMATCH，包括患者的年龄，五种典型的临床川崎病体征和17个实验室测量值。KIDMATCH在内部验证过程中实现了第一阶段98.8%和第二阶段96.0%的受试者工作特征曲线下的中位面积。在外部验证过程中，KIDMATCH正确地将来自CHARMS研究小组联盟14家医院的81名misc患者中的76名(准确率94%，适形预测不通过)、来自波士顿儿童医院的49名患者中的47名(准确率96%，适形预测不通过)和来自儿童国家医院的40名患者中的36名(准确率90%，适形预测不通过)进行了分类。
作者写道:“KIDMATCH有潜力帮助一线临床医生区分misc、川崎病和其他类似发热性疾病，以便及时治疗并防止严重并发症。”
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