Daxili Careda antibiotik reaksiyası

İranda keçirilən elmi araşdırma maşın öyrənmə modellərinin sənaye inkişafında multi-farmasötik mübarizə riskinin təşkil edilməsi üçün potensial yaradıldı. 106 xəstə klinik məlumat ilə hazırlanmış XGBoost modeli antibiotik müsabiqə və hospital infeksiyaların idarə edilməsində sənaye texnologiyasının istifadə edib.

Antibiotik mübarizə, müalicəvi əsasən inteqrasiya texnologiyalarında müalicə proseslərini zorlaşdıran mühüm sağlamlıq problemlərindən biridir. Bir çox narahatlıq müalicəsi olan bakteriyalar çox kosmik qruplara müraciət göstərir. Buna görə, yüksək riskli xəstəxanaların erməliyyat strategiyalarının yaradılması üçün vacibdir.

Sağlamlıq sahəsində texnologiya və maşın öyrənmə texnologiyalarının istifadəsi, bu problemin əvvəl alınması üçün yeni araşdırma sahəsi yaradır. Springer Nature Elmi araşdırmalarMaşın öyrənmə modellərinin tikinti inkişafı xəstəliklərində multi-farmasötik müqavilə riskini təsir etmək potensialını işləyir.

Proqram 106 Intensive Care Qadınları Data ilə Yapıldı

28 oktyabr 2025-ci il tarixində BMC Infectious Diseases jurnalında əməkdaşlıqlar jurnalının İranın ən böyük xidmət xidmətinin fəaliyyətli xidməti ilə keçirilib. Yanvar 2022-ci il tarixində 2023-cü il tarixində, həmçinin məlumatları 106 fəaliyyətdən sonra retrospektiv baxıldı.

Uşaqlar yaş, cinsi, əlavə xəstəliklər, tibbi tarix, antibioloji məhsulları və klinik nümunələri müəyyən edilmişdir.

Mikroorganizasiyalar nəzarət olunur?

Tədqiqatda ümumi 175 mikrobioloji rekortlar müəyyən edilmişdir. 145-ci ildə müxtəlif məhsullar qəbul edildi. Müsabiqəli nümunələrində mövzular:

• Escherichia koli: yüzdə 20 faiz.

• Acinetobacter: Üzündə 17,24.

• Klebsiella: 16,55 üz.

Isolates-in 62,07%-dən çox dərman müqaviməti (MDR) 3,45 faiz və inkişaf müalicəsi (XDR). Pan-drug müdafiə (PDR) qeyd olunub.

XGBoost alorithm proqramının antibiotik reaksiyası necədir?

Araşdırmanın əsas komponentlərindən biri XGBoost aləti ilə hazırlanmış maşın öyrənmə modeli idi. XGBoost müxtəlif qəbul ağaclarını birləşdirməklə məlumat verir. Bu, əvvəlki bacarıqları baxmaqla modelin performansını artırmağa çalışır.

Azərbaycan Respublikasının XGBoost modeli ilə əlaqədar respublika metodu ilə əlaqədardır. data data 80% , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Əvvəlki beş katlı cross validation və hiperparametri optimallaşdırılmışdır.

Modelin performansları

XGBoost model test məlumatlarında 0.786 ROC-AUC dəyəri və 70% həcmi çatdı. Beş kəsməli kəsmi ROC-AUC dəyəri 0.896 ±0.05 kimi hesablanmışdır. Logistik regresiya modeli 0.743 test ROC-AUC və 77 faiz dəqiqə yetirdi.

Bu nəticələr XGBoost modelinin ayrılıq performansında daha yüksək ROC-AUC dəyişdirilməsi olduğunu göstərir, lakin onun həcmi ölçüsü dəyişdirilməsində lojistik regresyon olduğunu göstərir.

SHAP Analizi necə dəyişikdir?

Əməkdaşlar modelin proqramlarını izah etmək üçün SHAP analizini istifadə etdi. Gram-porativ infeksiya göstəricisi, Gram-pozit infeksiyası, antibiotik terapiyanın müddəti və qadın yaşı müasir komponentlər arasında.

SHAP analizi modelin variantları nəticəsindən asılı olduğunu anlamağa kömək edir. Lakin, bu dəyişikliklər birbaşa antibiotik mübarizə ehtiyacılığa yol verməyə bilər.

Necə istehsalda Machine Learning istifadə etmək olar?

Maşın öyrənilməsi sağlamlıqları, böyük texniki məlumatların qiyməti və kompleks münasibətlərin həyata keçirilir. Antibiotik təhlükəsizlik sənayesi bu proqramlardan biridir. Xüsusi hallarda laboratoriyanın nəticələri həyata keçirilməz, xüsusi klinik məlumatları, risk qiymətini təmin edə bilər.

Bu yanaşmanın mümkün sahəsi arasında yüksək risk xanımlarının təyin edilməsi mikrobioloji testlərinə və hospital infeksiyaların monitorinqindən ibarətdir.

Dünya Sağlık Örgütü antimikrobiyal müdafiənin deyil Bu məhsul qlobal sağlamlıq münasibəti kimi əsaslanır. Müəlliflikdə infeksiyaların və güclü laboratoriya infrastrukturunun mübarizə edilməsi əsaslanır.

AI Support Klinik Qaydalar necə?

Maşın öyrənmə modelləri xəstənin cari klinik məlumatlarını dəstəkləyirlər riskində yüksək ola bilər.

Bu sistemlər ampirik antibioloji müəyyənlərin və mikrobioloji müəllifliklərin təsirliyi, ampiric antibiotik terapiyası, yüksək riskli xəstələrin təyin edilməsi kimi proseslərin klinikalarına əlavə edə bilər.

Amma sifarişi tərəfindən istehsal olunan hesablar yalnız müalicənin qəbulunu verməyə yetirməz. Xəstənin klinik xidməti, məhsul və antibiogramın nəticələri ilə birlikdə müəyyən olunmalıdır.

Araşdırmanın Sınırlılığı nədir?

study results results promising , , İlk araşdırma yalnız 106 xəstə və bir xəstəxanaya daxildir. Test edilmiş məlumat qrupu 22 qadından ibarətdir. Buna görə, dərmanların daha böyük qruplarına qarşı alınan performansın nəticələrini birbaşa ümumileştirmek mümkün deyil.

İkinci model üçün, müxtəlif xəstəxanalardan alınan müxtəlif data ilə xarici tədbir keçirildi. Xəstəxanalar müxtəlif sağlamlıq sistemlərindən istifadə etmək lazımdır.

Araşdırmada göstərilən xidmət ölüm oranı 91.5% həyata keçirir. Bununla birlikte, bu dərmanda xüsusi qadın qrupunun ümumi sıxlıq qalınlığı daxil ola bilər.

Gelecekteki araşdırma üçün addımlar mübarizədir?

İnformasiyaların inkişafı klinik proqramları keçirmək üçün geniş və çox əsaslı tədbirlər lazımdır. Müxtəlif xidmətlərdən alınan məlumatlarla tətbiq edilməsi, müxtəlif xəstə profillərində modelin performansını qiymətləndirmək kömək edə bilər.

Bundan əlavə, molekulyar müsabiqələrin modeli müxtəlif maşın öyrənmə alətlərini və klinik qəbul sistemləri ilə inteqrasiyasını müəyyən edir.

Elmi araşdırmada AI alətlərinin istifadəsi ilə əlaqədar akademiklər, Tez yazmaq üçün istifadə edə bilər . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

Antibiotik Resistance Araşdırma

Araşdırma infeksiya infeksiyalarında müraciət riskini qiymətləndirmək üçün texnologiya və maşın öyrənmə metodlarını göstərir. XGBoost tərəfindən alınan nəticələr rutin klinik data istifadə edən yüksək risk xəstəli xəstək xəstəli xəstəlik təşkil edir.

Lakin, sənaye və antibioqram testləri tərəfindən dəyişdirilən məsləhət modellərinin dəyişdirilməsi deyil. Doktorun klinik qaydaları, laboratoriya nəticələri və xüsusi xidməti tələb olunur.

Gənclər böyük xəstə qruplarında və müxtəlif texnologiya təhlükəsizliyi üzrə modellər antibiotik idarəetmə və inteqrasiya infeksiyalarında klinik qəbul sistemlərinin inkişafına kömək edə bilər.