B-内酰胺数据库算法

背景：

抗生素过敏是一个重大的健康问题，如果诊断不足或过度诊断，会带来严重的医疗和经济后果。

大约有五十万比利时人报告对青霉素过敏。 然而，在135万（90%）的这些“青霉素过敏”中，这种怀疑是错误的。 因此，假青霉素过敏问题被视为一个重要的医学问题，对患者个体和社会都有重大影响。

因此，今天，全球已达成尽可能遏制青霉素假过敏流行的共识。 这最终应该为患者带来正确的抗生素政策，并减少抗生素耐药性和社会成本。

问题在于，没有一种诊断测试可以对一百五十万人进行。 这在实践和经济上都是不可行的。 因此，需要根据记忆数据进行适当的风险分层，以更好地指导我们的诊断。

具体问题：

研究人员目前拥有大约 1000 名可能对抗生素过敏的患者的数据库，这些患者已根据现行指南得到全面诊断。 该研究的目的是使用该数据库来查看是否可以开发出一种工具来可靠地执行初步“筛选”，以确定哪些人需要进一步测试，以及纯粹根据故事，可以决定对哪些人进行进一步的测试。青霉素过敏的可能性极低，不需要额外的诊断。