美国医疗科技公司Mednition近日宣布，其基于KATE AI平台开发的人工智能脓毒症诊断模型取得了行业领先的99%曲线下面积（AUC）诊断精度。该模型依据最新的Sepsis-3临床标准开发，已在16家医院的540,884例患者数据集中验证，其中包含14,676例阳性病例。该系统展现出95%的敏感度（真阳性率）和96%的特异度（真阴性率），相关研究数据已发布于mednition.com/research平台。
研究人员指出，当前AI诊断模型常存在性能数据披露不完整的问题，且现有模型的AUC值普遍较低，往往需要在敏感性与特异性之间做出取舍。Mednition通过完整披露模型性能参数，旨在为临床AI应用建立更透明的评估标准。公司联合创始人兼总裁Christian Reilly强调："早期精准诊断对改善脓毒症预后至关重要，我们的AI系统可为临床医生提供关键决策支持，通过及时干预显著提升患者生存率。"
该AI平台已获得美国食品药品监督管理局（FDA）突破性医疗器械认定，并在2025年全球医疗健康峰会的医院系统挑战类别中荣获"最佳展示奖"。作为2014年成立的AI医疗解决方案提供商，Mednition专注于将临床专业知识与人工智能技术结合，其旗舰产品KATE AI系统已获得Concord Health Partners（美国医院协会创新基金）、Wildcat资本管理公司等知名机构投资。该系统通过与电子病历系统深度集成，可有效降低临床风险，提升急诊护理质量。
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