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密歇根大学研究人员团队开发了一种多模式人工智能模型来预测结核病 (TB) 患者的治疗结果。他们对全球患者数据的分析可能会导致结核病治疗的个性化。
“结核病是世界上最致命的传染病,每年影响数百万人。我实验室的目标是开发新的创新解决方案,以阻止耐药病原体(例如导致结核病的病原体)的传播,”通讯作者兼同事 Sriram Chandrasekaran 说生物医学工程教授。
在《iScience》杂志上发表的这项研究中,研究人员分析了多模式数据,包括来自结核病患者的临床测试、基因组学、医学成像和药物处方的多种生物医学数据。通过分析具有不同耐药水平的患者的数据,他们发现了预测治疗失败的生物医学特征。他们还发现了针对特定耐药结核病患者有效的药物治疗方案。
“我们的多模式人工智能模型准确地预测了治疗预后,并且优于专注于有限临床数据的现有模型,”Chandrasekaran 说。
第一作者、博士后研究员 Awanti Sambarey 补充道:“我们确定了针对各国某些类型的耐药结核病有效的药物治疗方案,这对于耐药结核病的传播非常重要。”
该团队利用人工智能对 5000 多名患者进行了检查。“这是我们谈论的真实世界数据,因此来自不同国家的患者有不同的入院方案,”她说。
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