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Wczesne wykrycie wstrz?su septycznego ma kluczowe znaczenie dla poprawy wyników leczenia pacjentów. Niniejsze badanie ma na celu opracowanie modelu uczenia maszynowego wykorzystuj?cego XGBoost do przewidywania wstrz?su septycznego z sze?ciogodzinnym wyprzedzeniem. Model zosta? wytrenowany na publicznym zbiorze danych obejmuj?cym 40 336 pacjentów. Przetestowano go na cz??ci tego zestawu, osi?gaj?c dok?adno?? 0,97 i AUC 0,874. Wykonano równie? prognozy na 8, 10 i 12 godzin do przodu, uzyskuj?c dok?adno?? 0,899, 0,891 i 0,8954 oraz AUC odpowiednio 0,867, 0,8639 i 0,8530. Ponadto model zosta? przetestowany na lokalnym zbiorze danych ze Szpitala Uniwersyteckiego Fattouma Bourguiba, obejmuj?cym 30 pacjentów. W przypadku 6-godzinnego przewidywania na lokalnym zbiorze danych model osi?gn?? dok?adno?? 0,89 i AUC 0,74. Prognozy na 8, 10 i 12 godzin do przodu wykaza?y dok?adno?? 0,8861, 0,8772 i 0,8718 oraz AUC odpowiednio 0,73, 0,72 i 0,72. Model XGBoost wykazuje potencja? do wczesnego wykrywania wstrz?su septycznego, ale wymaga dalszych testów i optymalizacji do zastosowa? klinicznych.
