arXiv · ML· Fateme Nateghi Haredasht, Nicholas P. Marshall, Wenyuan Chen, Lauren N. Cooper, Ziming Wei, Harrison Konsker, Jacob S. Chen, Michael Klompas, Cara McKenna, Richard J. Medford, Sanjat Kanjilal, Austin J. Schoeffler, Stephen P. Ma, Niaz Banaei, Steven M. Asch, Amy Chang, Stanley C. Deresinski, Mary K. Goldstein, Robert Tibshirani, Jonathan H. Chen·· 1 天前AI 评分24
ARMD-Predict：多中心机器学习在培养结果前预测抗生素耐药性
ARMD-Predict: multi-site machine learning to predict antibiotic resistance before culture results
AI 导读
ARMD-Predict基于四家学术医疗中心的750万条培养-抗生素观察数据，通过层级化机器学习模型在培养结果前预测抗生素耐药性。 该模型在23个联合敏感性测试中，住院尿液和血液培养的AUROC中位数分别为0.77和0.70。 模型需在独立校准和前瞻性验证后才能用于临床。
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