Model vyvinutý na údajoch 77 478 dospelých z čínskych miest dosiahol sľubné výsledky pri internom overení. Pred klinickým využitím však potrebuje nezávislé externé overenie.
Výskumníci vyvinuli a interne overili model strojového učenia na odhad rizika prediabetu. Retrospektívna štúdia zverejnená v časopise PLOS One pracovala so záznamami 77 478 dospelých z 11 čínskych miest z rokov 2010 až 2016.
Autori porovnali šesť modelov. Ako výsledného kandidáta vybrali model založený na gradientnom posilňovaní, ktorý mal podľa štúdie lepšiu kalibráciu a väčší čistý prínos pri klinicky relevantných prahových hodnotách. Jeho C-index v testovacej množine dosiahol 0,751; model DeepSurv mal porovnateľnú hodnotu 0,756.
Vybraný model využíva vek, index telesnej hmotnosti, glukózu v plazme nalačno, celkový cholesterol, triglyceridy, HDL cholesterol, LDL cholesterol a mieru klírensu kreatinínu. Výskumníci ho sprístupnili aj ako webový prototyp určený na ďalšie skúmanie, nie ako klinickú pomôcku.
Overenie nebolo nezávislé, pretože testovacia množina vznikla náhodným rozdelením tej istej kohorty. Navyše išlo o mestskú populáciu bez zastúpenia vidieckych oblastí a definícia prediabetu vychádzala iba z glukózy nalačno. Autori preto upozorňujú, že výsledky môžu byť nadhodnotené a pred klinickým použitím je potrebné externé overenie v iných obdobiach alebo oblastiach.
AI ilustráciaVýskumníci navrhli päťkrokový rámec, ktorý v Indexe pripravenosti vlád na umelú inteligenciu vyhľadáva medziročné odchýlky od očakávaného vývoja. Overili ho na údajoch zo 118 krajín za roky 2021 až 2024.
AI ilustráciaRebecca MacKinnonová opisuje, ako vlády a technologické firmy využívajú digitálne nástroje na sledovanie, ovplyvňovanie verejnosti či upevňovanie moci. Za nevyhnutné považuje ľudskoprávne záruky, kontrolu a bezpečnejšie technológie.
AI ilustráciaDisclosure and Barring Service prispeje odbornými poznatkami k podujatiam, ktoré sa uskutočnia vo viacerých častiach Walesu od 9. do 13. novembra 2026.
AI ilustráciaModelová štúdia predpokladá do konca storočia častejšie a intenzívnejšie vlny horúčav vo veľkej časti Strednej Ázie. Pri množstve prachu v atmosfére však zistila rozdielne trendy a iba miestne či od zvoleného emisného scenára závislé súvislosti s horúčavami.
Jiang et al This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited. Selected abstract and body passages only; no figure, table, dataset, logo or third-party media reuse.
Slovenské spracovanie a prípadný preklad: novinky.nakupovanie.sk, 2026, s využitím AI. Text bol skrátený a redakčne upravený. Nejde o oficiálny preklad ani schválenie autorom či PLOS.
