Дополнительный материал
Multisite Real-World Validation of an Electronic Health Record-Integrated Generative Artificial Intelligence Tool for Venous Thromboembolism Risk Stratification
ID исходника: FL-27. Слой: v1.0.
Проекция исходной записи для навигации. Принятие исследовательского выпуска не подтверждает автоматически каждое утверждение. Каноническая запись — найти по ID.
Содержание и границы
Вывод работы: Ретроспективное многоцентровое валидационное исследование в Johns Hopkins Medicine (500 из 758 подходящих госпитализаций, июнь–декабрь 2025): встроенный в электронную карту генеративный ИИ-инструмент iHGR для стратификации риска венозной тромбоэмболии показал чувствительность 81,8% и специфичность 70,9%, что выше чувствительности чек-листового набора назначений (61,3%) и сопоставимо с клиническим суждением врача (78,1%), но с более низкой специфичностью, чем у чек-листа (86,2%).
reliability_note_ru: Препринт medRxiv, не рецензирован; ретроспективная валидация без рандомизации; часть авторов связана с самой системой здравоохранения, где проводилось исследование (Johns Hopkins) — риск конфликта интересов по аффилиации, хотя явно не оговорён в самой аннотации как конфликт.