शोधकर्ता एक मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करते हैं जो 83 प्रतिशत सटीकता के साथ क्रोनिक थकान सिंड्रोम की भविष्यवाणी करता है, जिससे निदान में तेजी आती है। Researchers develop a machine learning model that predicts chronic fatigue syndrome with 83% accuracy, speeding up diagnosis.

मेलबर्न विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक मशीन लर्निंग मॉडल बनाया है जो 28 बायोमार्कर और लक्षणों का विश्लेषण करके 83 प्रतिशत सटीकता के साथ क्रोनिक थकान सिंड्रोम (सी. एफ. एस.) की भविष्यवाणी कर सकता है। Researchers at the University of Melbourne have created a machine learning model that can predict chronic fatigue syndrome (CFS) with 83% accuracy by analyzing 28 biomarkers and symptoms. यह एक ऐसी स्थिति के निदान में काफी तेजी ला सकता है जिसे अक्सर एक निश्चित परीक्षण की कमी के कारण पहचानने में वर्षों लग जाते हैं। This could significantly speed up diagnosis for a condition that often takes years to identify due to lack of a definitive test. मॉडल का उपयोग अंततः जीपी कार्यालयों में त्वरित और अधिक सटीक निदान में सहायता के लिए किया जा सकता है। The model could eventually be used in GP offices to aid quicker and more accurate diagnoses.