Любопытная новость из мира медицины: как прогнозирование используется для дифференциации пациентов в условиях сильной загруженности медорганизации.
Сейчас для оценки степени тяжести состояния пациентов с COVID-19 существует целый ряд общеклинических шкал, которые близки по набору оцениваемых параметров.
Ученые Северо-Восточного федерального университета разработали новый способ для оценки вероятности развития осложнений от COVID-19 на начальном этапе заболевания. Он выявляет на начальном периоде заболевания степень угрозы риска неблагополучного исхода, что дает возможность врачу на основании простых клинических анализов рассчитать вероятность осложнений по формуле. Особенно актуальной такая шкала может стать при большом наплыве пациентов.
Как была создана шкала с точки зрения работы с данными?
В предложенной модели логистической регрессии в качестве факторов ученые отобрали возраст, избыточную массу тела, также для прогнозирования исхода болезни имели значимость показатели уровня мочевины, фермента, принимающего участие в реакциях гликолиза, – лактатдегидрогеназа (ЛДГ) и сатурации на момент госпитализации.
(Кстати, узнать больше о логистической регрессии можно на курсе "Прогнозирование неколичественных данных").
По словам разработчиков, их шкала COVID-YAKT отличается от аналогов высокой чувствительностью и специфичностью, что позволяет давать 81,4% верных прогнозов. Шкала уже применяется в инфекционном отделении Якутской республиканской клинической больницы и клиники СВФУ.
__________
Новый сервис по прогнозированию для всех, кто работает с данными, – “Прогностика”: научные методы прогнозирования и инструменты визуализации прогнозов в одном решении.
Предлагаем специалистам по прогнозированию протестировать сервис и начать использовать его в своей работе.