安全区外拟合病例筛查模型经标准接口交付

研究者描述并技术评估了一套系统：从 All of Us Researcher Workbench 导出符合披露规范的汇总计数，在安全区外拟合覆盖长新冠、慢性疲劳、纤维肌痛、子宫内膜异位症等 9 种疾病的版本化病例筛查模型，再通过 FHIR、SMART on FHIR 和 CDS Hooks 接口交付给患者与临床医生。 技术评估结果显示，部署的长新冠模型在随机验证划分上 AUC 为 0.67；8 个自报模型识别“有自报但无编码”者的 AUC 为 0.61–0.82；JavaScript 打分器完全复现全部 162 个参考输出，437 项自动化测试全部通过。研究者称，真实病历中的互操作性、可用性和前瞻性临床表现仍有待评估。

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。