4 статей
Исследование оценивает систему AIFYA — инструмент поддержки принятия решений на базе LLM, адаптированный под протоколы ухода за новорожденными в Кении. Результаты показали высокую точность рекомендаций (75% верных, 15% частично верных) и успешное внедрение системы в рутинную практику медицинских учреждений.
Исследование, опубликованное в журнале npj Digital Medicine, представляет инновационный подход к лечению подозреваемого сепсиса у новорожденных с использованием технологии цифровых двойников. Традиционные медицинские протоколы часто не учитывают динамические изменения размеров органов младенцев и сопутствующую терапию, что критически влияет на скорость выведения антибиотиков из организма. Предложенная модель цифрового двойника интегрирует физиологические параметры неонатального организма с динамикой бактериальной эволюции. Это позволяет создавать персонализированные режимы дозирования антибиотиков, адаптированные под конкретного пациента в режиме реального времени. Применение данной методологии может значительно повысить эффективность терапии и снизить риск токсичности препаратов. Технология открывает новые возможности для прецизионной медицины в критических состояниях новорожденных.
Систематический обзор посвящен интеграции машинного обучения, IoMT и блокчейна для обеспечения безопасности и эффективности ухода за новорожденными в отделениях интенсивной терапии. Исследование выявляет возможности ML для ранней диагностики и прогнозирования рисков, а также подчеркивает необходимость создания единых систем для обеспечения целостности данных и непрерывного мониторинга.
Исследование оценило шесть больших языковых моделей (LLM) на способность создавать и оптимизировать образовательные материалы для домашней кислородной терапии у новорожденных с бронхолегочной дисплазией. Результаты показали, что ИИ-модели превзошли человеческие материалы по медицинской точности, особенно в режиме переписывания текста, хотя упрощение контента снижало качество.
