Статья подготовлена изданием Лаборант - журнал об аналитической химии. Подписывайтесь так же на нашу научную папку в телеграмм.
Исследователи разработали алгоритм искусственного интеллекта, способный выявлять случаи длительного COVID на основе электронных медицинских карт. Инструмент показал, что около 22.8% населения может страдать от долгого COVID, что значительно выше 7%, указанных в предыдущих исследованиях. Данный подход может улучшить точность диагностики и помочь в исследовании этого состояния. Соответствующее исследование было опубликовано в MedRxiv.
"Врачам часто приходится разбираться в сложном переплетении симптомов и историй болезни, не зная, на что обратить внимание в первую очередь, при этом справляясь с большой нагрузкой. Наличие инструмента на базе ИИ, способного методично делать это за них, может стать настоящим прорывом", - отметила соавтор исследования Алале Ажир, терапевт больницы Бригама и женской больницы в Бостоне.
Для исследования были проанализированы электронные медицинские карты более 295,000 пациентов из 14 больниц и 20 центров общественного здравоохранения Массачусетса. Алгоритм использовал механизм внимания для исключения последствий, которые могли быть объяснены предшествующими заболеваниями. Исследователи определили длительный COVID как диагноз, который нельзя объяснить предыдущей историей болезни пациента, но который связан с инфекцией COVID-19. Симптомы должны были сохраняться не менее 2 месяцев.
В итоге алгоритм показал точность 79.9% по сравнению с 77.8% при использовании официального диагностического кода длительного COVID. Алгоритм оценил распространенность длительного COVID в 22.8% населения, что близко к национальным региональным оценкам.
Исследование также выявило когорту для изучения длительного COVID, включающую более 24,000 пациентов, по сравнению с примерно 6,000 пациентов, найденных при использовании официального диагностического кода. Исследователи отметили, что выявленная с помощью алгоритма когорта поможет в изучении генетических, метаболомических и клинических особенностей длительного COVID.
Источники:
- MedRxiv
Статья подготовлена изданием Лаборант - журнал об аналитической химии. Подписывайтесь так же на нашу научную папку в телеграмм.