Model vytvořený z údajů 77 478 dospělých obyvatel čínských měst vykázal slibné výsledky při interním ověření. Před klinickým využitím ale vyžaduje nezávislou externí validaci.
Výzkumníci vyvinuli a interně ověřili model strojového učení pro odhad rizika prediabetu. Retrospektivní studie zveřejněná v časopise PLOS One využila zdravotní záznamy 77 478 dospělých z 11 čínských měst z let 2010 až 2016.
Autoři porovnali šest modelů. Jako výsledného kandidáta zvolili model založený na gradientním posilování, který měl podle studie lepší kalibraci a vyšší čistý přínos při klinicky relevantních prahových hodnotách. V testovacím souboru dosáhl C-indexu 0,751, zatímco srovnatelná hodnota modelu DeepSurv činila 0,756.
Vybraný model pracuje s věkem, indexem tělesné hmotnosti, plazmatickou glukózou nalačno, celkovým cholesterolem, triglyceridy, HDL cholesterolem, LDL cholesterolem a mírou clearance kreatininu. Výzkumníci jej zpřístupnili také jako webový prototyp pro další zkoumání, nikoli jako klinickou pomůcku.
Validace nebyla nezávislá, protože testovací soubor vznikl náhodným rozdělením stejné kohorty. Studie navíc zahrnovala městskou populaci bez zastoupení venkovských oblastí a definice prediabetu vycházela pouze z glukózy nalačno. Autoři proto upozorňují, že výkon modelu může být nadhodnocený a před klinickým použitím je nutná externí validace v jiném období nebo oblasti.
AI ilustraceVýzkumníci navrhli pětikrokový rámec, který v Indexu připravenosti vlád na umělou inteligenci vyhledává meziroční odchylky od očekávaného vývoje. Ověřili jej na údajích ze 118 zemí za roky 2021 až 2024.
AI ilustraceOtřesy vznikly 3. listopadu 2026 v 16.48 UTC v hloubce přibližně 139 kilometrů, uvedla USGS.
AI ilustraceOtřesy zaznamenali 3. listopadu přibližně 91 kilometrů východojihovýchodně od obce Kyzyl-Eshme. Ohnisko leželo v hloubce 10 kilometrů.
AI ilustraceNová modelová studie očekává ve velké části Střední Asie častější a intenzivnější vlny veder. Změny množství prachu v ovzduší se však mají mezi oblastmi lišit a jejich souvislost s vedry není v celém regionu stejná.
Jiang et al This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited. Selected abstract and body passages only; no figure, table, dataset, logo or third-party media reuse.
České zpracování a případný překlad: novinky.nakupovani.cz, 2026, s využitím AI. Text byl zkrácen a redakčně upraven. Nejde o oficiální překlad ani schválení autorem či PLOS.
