机器学习模型在血流感染耐药性预测中的应用探索

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点击上方蓝字 关注我们 编者按： 随着细菌耐药性不断增加，传统的经验性治疗方案往往难以精准应对，导致治疗延误和资源浪费。尤其是在革兰阴性菌引起的血流感染中，快速准确地识别耐药性对于挽救患者生命至关重要。近年来，机器学习技术在医疗领域的应用逐渐受到关注，有望通过结合电子健康记录和预测算法，提高耐药性检测的准确性，优化抗菌药物使用。近日，《感染杂志》（ Journal of Infection ）发表的一项研究利用机器学习技术，针对肠杆菌目细菌血流感染的抗菌药物耐药性进行了预测研究。研究团队通过结合电子健康记录和机器学习算法，开发出一种能够快速预测耐药性的模型，为临床经验性治疗提供了新的思路和工具。 抗菌药物耐药性预测的挑战与机遇 在临床实践中，革兰阴性菌引起的血流感染是一种严重的感染性疾病，若未 ………………………………