定期 的 な 血液 検査 に つい て の 機械 的 な 学習 は , 脊髄 の 損傷 の 結果 を 数 日 以内 に 予測 し , 早期 治療 の 決定 を 助ける もの と なっ て い ます。 Machine learning of routine blood tests predicts spinal cord injury outcomes within days, aiding early treatment decisions.

ウォータールー大学の研究では 機械学習で分析された 常時的な血液検査が 脊髄損傷の重度や 治療結果― 生存率を含む― を 診断するまでに 数日以内に 予測できると分かりました 神経学的検査の直前です A University of Waterloo study finds that routine blood tests, analyzed with machine learning, can predict spinal cord injury severity and outcomes—including survival—within days of admission, even before neurological exams. 研究者たちは,米国患者2,600人以上のデータを活用して,電解質体や,最初の3週間で採択された免疫細胞などの共通の血液マーカーのパターンを特定した. Using data from over 2,600 U.S. patients, researchers identified patterns in common blood markers like electrolytes and immune cells collected in the first three weeks post-injury. このモデルは早期に結果を正確に予測し、時間とともに正確に改善し、治療や資源の活用を図るため、安価で広く入手可能なツールを提供しました。 The models accurately forecasted outcomes early on, with accuracy improving over time, offering a low-cost, widely available tool to guide treatment and resource use in intensive care. この 治療 法 は , 世界 中 の 脊髄 障害 者 に 対する 早期 の 手術 と 個人 的 な 治療 を 促進 する か も しれ ませ ん。 The approach could enhance early prognosis and personalized care for spinal cord injury patients globally.