這種疾病輕度地打擊了大多數(shù)人,但有些卻很重,因此在被感染者中難以預(yù)測(cè),因此造成了嚴(yán)重破壞,這似乎是AI的預(yù)測(cè)能力出色的目標(biāo)。
因此,在一項(xiàng)小型但有希望的研究中,它與COVID-19配合使用了針對(duì)嚴(yán)重性嗅探算法的算法。
由紐約大學(xué)的研究人員與中國(guó)的兩家醫(yī)院合作開發(fā)的實(shí)驗(yàn)性決策支持工具可以幫助ER醫(yī)師確定哪些患者可以住院,哪些患者可以回家。這是在大流行期間做出的一個(gè)關(guān)鍵決定,大流行使許多醫(yī)院的資源超出了產(chǎn)能。
為了測(cè)試AI工具,研究人員從53例患者中收集了人口統(tǒng)計(jì)學(xué),實(shí)驗(yàn)室和放射學(xué)發(fā)現(xiàn),這些患者在一月份在參與研究的兩家中國(guó)醫(yī)院的新型冠狀病毒測(cè)試中呈陽(yáng)性。
與世界各地的典型情況一樣,幾乎所有53位患者最初都表現(xiàn)出輕度的咳嗽,發(fā)燒和胃部不適。但是,一周之內(nèi),少數(shù)患者出現(xiàn)了嚴(yán)重的肺炎或急性呼吸窘迫綜合征(ARDS)。
事實(shí)證明,與早期的小型研究相反,肺部成像和其他標(biāo)志物(包括年齡和性別)中觀察到的模式對(duì)預(yù)測(cè)哪些患者會(huì)生病沒有幫助。
相反,發(fā)現(xiàn)了AI工具,三個(gè)生理指標(biāo)的變化是即將發(fā)展的嚴(yán)重疾病的最佳預(yù)測(cè)指標(biāo):血紅蛋白水平升高,深部肌肉疼痛(肌痛)和肝酶丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶水平略有升高。
權(quán)衡這些讀數(shù)以及其他因素后,該團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用了其AI工具并以高達(dá)80%的準(zhǔn)確度預(yù)測(cè)了ARDS的風(fēng)險(xiǎn)。
該工作于3月30日在線發(fā)表在《計(jì)算機(jī),材料與連續(xù)材料》上。
在紐約大學(xué)發(fā)送的新聞稿中,相應(yīng)的研究作者梅根·科夫(Megan Coffee,MD,PhD)說,該模型需要在更大的研究中進(jìn)行驗(yàn)證。
她補(bǔ)充說,盡管它“僅是支持醫(yī)生在治療病毒感染方面來之不易的臨床經(jīng)驗(yàn),但它“有望成為預(yù)測(cè)最易感染該病毒的患者的另一種工具”。
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