Artificial Intelligence-powered tiered early warning framework addressing high false alarm rates for in-hospital mortality prediction - PubMed
2 months ago
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- AI-TEW是一个两阶段预警框架，旨在降低院内死亡(IHM)预测中的误报率
- 第一阶段采用经三家医院174,292次急诊就诊验证的稳健机器学习模型，AUROC达到0.84至0.91
- 第二阶段实施分层风险 stratification，将阳性预测值从9.8-18.8%提升至32.5-40.5%，同时保持高阴性预测值(>98%)
- 基于知识的过滤层利用大语言模型解析患者特异性风险因素，增强情境理解并减少虚假警报
- AI-TEW通过结合改进的预测效率与可解释的知识驱动过滤机制，缓解急诊风险预测中的类别不平衡问题