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delirium
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新的AI安全基准测试“Delirium”寻求社区输入
一个名为Delirium的新AI安全基准测试正在开发中，其创建者正在寻求社区的反馈和参与。该项目旨在评估大型语言模型的安全性和鲁棒性，并提供了一个视觉演示供审查。开发者正在积极寻找合作者为基准测试的创建做出贡献。
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医生指导的AI框架提高了医院谵妄的检测率
研究人员开发了一种以用户为中心的交互式机器学习（UC-iML）框架，以协助医生识别住院患者的谵妄。该框架整合了包括行政变量、实验室结果和药物在内的各种患者数据，并通过SHAP解释进行医生指导的特征优化和可解释建模。在多伦多六家医院的数据上进行测试，与自动化和基线方法相比，UC-iML方法显示出更好的辨别能力和时间鲁棒性，突显了其作为临床谵妄建模的实用工具的潜力。
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AI模型利用环境声音和光线数据预测ICU谵妄
研究人员开发了序列神经网络模型，利用环境传感数据（特别是光照强度和声压级）来预测重症监护室（ICU）谵妄。一个卷积模型表现出强大的区分能力，AUC达到0.80，其中声音特征被证明是最主要的预测因子。整合声音和光线数据改善了短期预测，表明被动环境传感为加强谵妄风险评估和预防策略提供了一种实用方法。