Forscher entwickeln ein maschinelles Lernmodell, das ein chronisches Ermüdungssyndrom mit 83 % Genauigkeit vorhersagt und die Diagnose beschleunigt. Researchers develop a machine learning model that predicts chronic fatigue syndrome with 83% accuracy, speeding up diagnosis.

Forscher der University of Melbourne haben ein Machine-Learning-Modell entwickelt, das das chronische Ermüdungssyndrom (CFS) mit 83 % Genauigkeit vorhersagen kann, indem 28 Biomarker und Symptome analysiert werden. Researchers at the University of Melbourne have created a machine learning model that can predict chronic fatigue syndrome (CFS) with 83% accuracy by analyzing 28 biomarkers and symptoms. Dies könnte die Diagnose für einen Zustand, der oft Jahre dauert, um aufgrund des Fehlens eines definitiven Tests zu identifizieren, erheblich beschleunigen. This could significantly speed up diagnosis for a condition that often takes years to identify due to lack of a definitive test. Das Modell könnte schließlich in GP-Büros eingesetzt werden, um schnellere und genauere Diagnosen zu unterstützen. The model could eventually be used in GP offices to aid quicker and more accurate diagnoses.