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中美科学家用AI预测哪些新冠患者会发展成ARDS 准确率高达80%

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 Emma Chou • 2020-03-31 17:27:21 来源:前瞻网 E3225G0
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一项新的研究发现,一种人工智能工具可以准确预测哪些新感染COVID-19的患者会继续发展成严重的呼吸道疾病。

这项工作由纽约大学格罗斯曼医学院和纽约大学库兰特数学科学研究所牵头,与中国温州的温州中心医院和苍南人民医院合作。  

这种新病毒被命名为“SARS-CoV-2”,导致了一种被称为“COVID-19”的疾病。

这项研究3月30日发表在《Computers, Materials & Continua》杂志的网络版上,它还揭示了未来严重程度的最佳指标,结果发现这些指标并不像人们预期的那样。

“尽管仍需进一步验证模型,它有望成为预测最易感染该病毒的患者的另一种工具,但仅是支持医师在治疗病毒感染方面来之不易的临床经验。”相应研究作者、纽约大学格罗斯曼医学院医学系传染病与免疫学系医学助理博士、医学博士Megan Coffee说。

“我们的目标是设计和部署一个决策支持工具,使用人工智能能力——主要是预测分析——来标记未来临床冠状病毒的严重程度。”合著者Anasse Bari博士说,他是Courant研究所计算机科学的临床助理教授。“我们希望,当这个工具完全开发出来后,将对医生有用,因为他们可以评估哪些程度的病人真的需要床位,以及在医院资源紧张的情况下,谁可以安全地回家。”

惊讶的预测

在这项研究中,收集了来自中国两家医院的53名患者的人口统计学、实验室和放射学研究结果,这些患者在2020年1月被检测出SARS-CoV-2病毒阳性。最初的症状通常比较温和,包括咳嗽、发烧和胃部不适。然而,少数患者在一周内出现严重症状,包括肺炎。

这项新研究的目的是确定人工智能技术是否有助于准确预测哪些感染了病毒的患者会发展成急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。ARDS是肺部积聚的液体,对老年人来说可能是致命的。

在这项新研究中,研究人员设计了计算机模型,根据输入的数据做出决策,程序考虑的数据越多,就越“聪明”。具体来说,目前的研究使用决策树来跟踪选项之间的一系列决策,并对路径上每一步的选择的潜在后果建模。

研究人员惊讶地发现,被认为是COVID-19标志的特征,例如肺部图像中出现的某些模式(例如毛玻璃片混浊)、发烧和强烈的免疫反应,并不能用于预测有这些轻微症状的初次患者中哪些会发展成严重的肺部疾病。年龄和性别均无助于预测严重疾病,尽管过去的研究发现60岁以上的男性患病风险更高。

相反,新的人工智能工具发现,三个特征的变化——肝酶丙氨酸氨基转移酶(ALT)水平、肌痛和血红蛋白水平——最准确地预测了随后的严重疾病。与其他因素一起,该团队报告能够预测ARDS的风险,准确率高达80%。

研究人员说,虽然肝炎等疾病对肝脏的损害而急剧升高的ALT水平在COVID-19患者中仅略高一些,但在预测病情严重程度方面仍具有重要作用。此外,深层肌肉疼痛(肌痛)也更常见,而且过去的研究已经将其与体内更高的一般性炎症联系起来。

最后,较高水平的血红蛋白(一种含铁的蛋白质,能使血细胞将氧气输送到身体组织)也与后来的呼吸窘迫有关。这是否可以用其它因素来解释,比如长期以来被认为与血红蛋白水平升高有关却未被报道的吸烟?在温州中心医院就吸烟情况接受采访的33名患者中,两名曾吸烟的人也报告说他们已经戒烟了。

作者说,这项研究的局限性包括研究人群中相对较小的数据集和有限的临床疾病严重程度。后者的部分原因可能是在研究期间住院的老年患者数量少得难以解释。他们平均年龄为43岁。

“在我的临床实践中,我将更多地关注我们的数据点,更密切地观察病人,如果他们反馈有严重的肌痛。”Coffee补充道,“能够与该领域实时共享有用的数据是令人兴奋的。在过去的所有流行病中,期刊论文都是在感染消退后很久才发表的。”

原文来源:https://medicalxpress.com/news/2020-03-experimental-ai-tool-covid-patients.html

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