Чтобы помочь врачам выявлять и лечить случаи длинного COVID, учеными был разработан инструмент на основе искусственного интеллекта, анализирующего электронные медицинские карты.
Результаты исследования были опубликованы сегодня, 8 ноября, в журнале Меd в статье "Точное фенотипирование для отбора исследовательских групп пациентов с необъяснимыми острыми последствиями COVID-19". https://www.cell.com/med/fulltext/S2666-6340(24)00407-0
Полученные результаты могут выявить больше людей, которым следует получать помощь. Количество ранее выявленных случаев лонг ковида позволяет предположить, что его распространенность может быть в значительной степени недооценена.
Старший автор исследования доктор Хоссейн Эстири сказал: «Наш инструмент на основе искусственного интеллекта может превратить туманный диагностический процесс в нечто четкое и целенаправленное, предоставив врачам возможность разобраться в сложном состоянии».
«Благодаря этой работе мы, наконец, сможем увидеть настоящую природу COVID и, что еще важнее, как его лечить».
Исследование проводилось с использованием историй болезни почти 300 000 пациентов из 14 больниц и 20 общественных медицинских центров.
Соавтор этой работы доктор Алалех Азир сказал: «Врачи часто сталкиваются с необходимостью продираться через запутанную сеть симптомов и историй болезни, не зная, за какие нити тянуть, и при этом балансируя между множеством дел. Наличие инструмента на базе искусственного интеллекта, который может методично делать это за них, может изменить ситуацию».
Этот новый подход показывает гораздо более высокую оценку — 22,8% страдающих от длинного ковида. Она является более реалистичной, по сравнению с другими диагностическими исследованиями, которые выявили только около 7% населения с этим заболеванием.
Ученые планируют опубликовать свой алгоритм в открытом доступе для того, чтоб врачи и системы здравоохранения по всему миру смогли бы использовать его для работы со своими группами пациентов.
Эта работа открывает возможности для улучшения клинической помощи. И также она может заложить основу для будущих исследований генетических и биохимических факторов, лежащих в основе различных подтипов COVID.
Доктор Эстири говорит: «Вопросы об истинном бремени длинного COVID - вопросы, которые до сих пор оставались неуловимыми - теперь кажутся более доступными».
В статье частично использованы материалы публикации "Новый инструмент ИИ выявляет дополнительные недиагностированные случаи длинного COVID по медицинским картам пациентов" https://medicalxpress.com/news/2024-11-ai-tool-additional-undiagnosed-cases.html
Это очень обнадеживающие данные, которые могут помочь не только в диагностике длинного ковида, но и в его эффективном лечении.