Новость954 авг.
Разработан интерпретируемый мультимодальный ИИ-фреймворк, объединяющий эмбеддинги рентгенограмм грудной клетки (DEiT-трансформер) с клиническими, демографическими и социальными данными пациентов для диагностики лекарственно-устойчивого туберкулёза. Модель XGBoost достигла PR-AUC 0.9258 и ROC-AUC 0.8718 на 6279 пациентах, при этом анализ SHAP выявил ключевые факторы риска — контакты с больными, статус занятости и радиологические аномалии. Клиницисты подтвердили правдоподобность объяснений модели.