研究人員在報告中解釋說：“我們有興趣瞭解深度機器學習算法能否在廣泛的臨床問題和結果中產生有效的預測。因此，我們選擇了來自不同領域的結果，包括一項重要的臨床結果——死亡、一項衡量護理質量的標準——再入院、一項資源利用率——住院時間和一項檢測病人病情的度量——診斷。”
這項理論性證據研究發現，該算法可準確地預測病人的死亡風險、再入院，延長住院時間和出院診斷。在所有情況下，該算法都被證明比以前公佈的算法更精確。據加州大學舊金山衛生系統的數據顯示，該AI算法在預測患者死亡率方面有95%的準確率，而來自芝加哥大學醫學系統的數據顯示，其準確率為93%。
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