Development and Internal Validation of a Safety-Gated Artificial Intelligence System for Predicting Serious Bacterial Infection among Children in Northern Nigeria
本研究利用尼日利亚儿科临床数据开发并内部验证了一个具有安全门控机制的人工智能框架,该框架结合了集成预测模型、本地大语言模型以及确定性门控引擎,用于识别严重细菌感染,在实现中等预测性能的同时,通过保留20%的预测结果来确保数据质量与临床安全性。