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Développement et validation d’un modèle d’apprentissage automatique pour la détection précise des erreurs d’identite chez les patients hospitalisés.

Tortosa-Carreres J, Vañó-Bellver A, Martínez-Cerezuela A, Fuster-Lluch Ó, García-Ruiz L, Rodríguez-Romero E, Sierra-Rivera A, Comes-Raga A, Cátedra C, Tadeo-Garisto V, Igumnova-Dubovikova A, Gisbert-Criado R, Sahuquillo-Frias L, Laiz-Marro B Clin Chem Lab Med 2026-02-24

OBJECTIFS : Développer et valider un modèle d'apprentissage automatique basé sur des paramètres biochimiques et hématologiques de routine disponibles pour détecter les erreurs de mauvais sang dans le tube (WBIT) chez les patients hospitalisés. MÉTHODES : Une étude rétrospective multicentrique inclu...

PMID: 41147432 DOI: 10.1515/cclm-2025-0564

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BIOLOGIE CLINIQUE delta check machine learning preanalytical errors wrong blood in tube

Utilisation de méthodes indirectes et d’algorithmes d’apprentissage automatique pour l’estimation des intervalles de référence, en prenant les mesures de cortisol comme exemple.

Arslan FD, Hoffmann G Clin Chem Lab Med 2026-02-24

OBJECTIFS : Cette étude vise à déterminer des intervalles de référence (IR) fiables pour le cortisol total (CT) chez les adultes en considérant les effets de l'âge et du moment de prélèvement sanguin, en utilisant des méthodes indirectes et des approches d'apprentissage automatique. MÉTHODES : Les ...

PMID: 41118607 DOI: 10.1515/cclm-2025-0984

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BIOLOGIE CLINIQUE indirect method machine learning reference interval total cortisol

Liste de contrôle EFLM pour l’évaluation des études IA/AA en médecine de laboratoire : amélioration des cadres d’IA médicale générale pour les applications spécifiques au laboratoire.

Carobene A, Cadamuro J, Frans G, Goldshmidt H, Debeljak Z, De Bruyne S, van Doorn W, Elias J, Özdemir H, Martin Perez S, Lame H, Tolios A, Cabitza F, Padoan A Clin Chem Lab Med 2026-01-27

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (AA) dans la médecine de laboratoire montre des perspectives prometteuses pour faire progresser les outils de diagnostic, de pronostic et d'aide à la décision ; cependant, la mise en œuvre clinique de routine reste l...

PMID: 40966119 DOI: 10.1515/cclm-2025-0841

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INFORMATIQUE ET IA artificial intelligence checklist data variability laboratory medicine machine learning