Biohub 发布脓毒症血液成像 AI 模型 Remo-ID

Biohub 团队开发了机器学习成像平台 Remo-ID，可在约 12 分钟内从 10 微升新鲜全血中拍摄约 200 万个细胞，并判断是否存在脓毒症。该模型运行在原本用于疟疾诊断的免染色成像流式细胞仪 Remoscope 上，采用多示例学习，训练时只给样本级标签，训练数据超过 12 亿个细胞。 在 47 例样本（13 例确诊脓毒症、12 例 ICU 非感染危重对照、22 例健康供者）中，Remo-ID 正确分类 43 例，相关结果已发布在 medRxiv。研究团队称，脓毒症组仅 13 人，少数异常病例可能影响结果；目前尚不能确定哪些细胞特征驱动模型预测。该结果尚非获批诊断工具，还需更多数据和 FDA 批准。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。