Forskare har utvecklat ett maskinlärande-verktyg som analyserar data från barns elektroniska journaler för att förbättra identifieringen av astma-risk. Enligt en pilotstudie publicerad i Scientific Reports kunde verktyget hjälpa läkare att mer exakt bedöma astma-risk hos barn i kliniska scenarier.

Studien visar på potentialen för maskinlärande i vården för att förbättra diagnostik och behandling av astma hos barn.

Vad innebär detta för svensk vård? Detta kan leda till att svenska läkare får tillgång till nya verktyg för att tidigare och mer exakt identifiera astma-risk hos barn, vilket kan förbättra behandlingsresultaten och patienternas livskvalitet.