Diagnosetool identifiziert rätselhafte entzündliche Erkrankungen bei Kindern
Eine von Cornell geleitete Zusammenarbeit hat maschinelle Lernmodelle entwickelt , die diese zellfreien molekularen RNA-Rückstände verwenden, um schwer zu unterscheidende entzündliche Erkrankungen bei Kindern zu diagnostizieren. Das Diagnosetool kann genau bestimmen, ob ein Patient an Kawasaki-Syndrom (KD), Multisystem-Entzündungssyndrom bei Kindern (MIS-C), einer Virusinfektion oder einer bakteriellen Infektion leidet, und gleichzeitig die Organgesundheit des Patienten überwachen….
