Development and Internal Validation of a Safety-Gated Artificial Intelligence System for Predicting Serious Bacterial Infection among Children in Northern Nigeria
Diese Studie entwickelte und validierte intern ein sicherheitsgesteuertes KI-Framework unter Verwendung nigerianischer pädiatrischer klinischer Daten, das ein Ensemble-Vorhersagemodell mit einem lokalen großen Sprachmodell und einer deterministischen Gating-Engine kombiniert, um schwere bakterielle Infektionen zu identifizieren, wobei eine moderate Vorhersageleistung erzielt wurde, während 20 % der Vorhersagen zurückgehalten wurden, um die Datenqualität und klinische Sicherheit zu gewährleisten.