Aktuelle Publikation zu maschinellem Lernen zur Vorhersage von Bakteriämie

In einer Zusammenarbeit zwischen den Instituten für Artificial Intelligence and Decision Support und für Klinische Biometrie mit der Klinischen Abteilung für Medizinische und Chemische Labordiagnostik hat ein Forschungsteam die Eignung des maschinellen Lernens zur Identifikation einer Bakteriämie in Patienten mit einem systemischen inflammatorischen Response-Syndrom (SIRS) untersucht. Die Studie, in Scientific Reports publiziert, kommt zu dem Schluss, dass maschinelles Lernen in diesem Fall nicht zu besseren Resultaten als bestehende diagnostische Methoden führt. Lesen Sie mehr …