Sztuczna inteligencja przewidzi, czy masz COVID-19
Medycy otrzymają cyfrową pomoc w rozpoznawaniu koronawirusa. Naukowcy stworzyli urządzenie diagnostyczne wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji do oceny, czy ktoś może być zarażony SARS-CoV-2 analizując jedynie symptomy choroby.
Uczeni z King's College London, Szpitala Głównego w Massachusetts i firmy ZOE opracowali przełomowe narzędzie diagnostyczne do wykrywania COVID-19 bez konieczności pobierania materiału biologicznego. Wyniki zostały opublikowane w "Nature Medicine".
Sztuczna inteligencja wykorzystuje dane z aplikacji COVID Symptom Study app do przewidzenia infekcji SARS-CoV-2, tylko na podstawie objawów i wyników tradycyjnych testów. Rozwiązanie to może okazać się pomocne w populacjach, w których dostęp do zaawansowanych badań jest ograniczone. Badania kliniczne w Wielkiej Brytanii i USA wkrótce mają się rozpocząć.
Naukowcy przeanalizowali dane zebrane od ponad 2,5 mln osób z Wielkiej Brytanii i USA, które regularnie rejestrowały swój stan zdrowia w aplikacji, z których ok. 1/3 rejestrowała objawy związane z COVID-19. Spośród nich, u 18 374 przeprowadzono test na koronawirusa, a u 7178 osób wynik był pozytywny.
Uczeni zbadali, które objawy COVID-19 były najprawdopodobniej powiązane z testem pozytywnym. Lekarze znaleźli szeroki zakres objawów w porównaniu z przeziębieniem i grypą oraz ostrzegli przed skupianiem się wyłącznie na gorączce i kaszlu. Stwierdzono, że utrata smaku i zapachu (anosmia) była szczególnie uderzająca, przy czym 2/3 pacjentów, którzy uzyskali pozytywny wynik testu na zakażenie SARS-CoV-2, zgłosiło ten objaw w porównaniu z nieco ponad 1/5 osób, którzy uzyskali wynik negatywny. Wyniki sugerują, że anosmia jest silniejszym predyktorem COVID-19 niż gorączka.
Następnie naukowcy stworzyli model matematyczny, który przewidywał z prawie 80-procentową dokładnością, czy dana osoba może mieć COVID-19 na podstawie jej wieku, płci i kombinacji czterech kluczowych objawów: utrata zapachu lub smaku, uporczywego kaszlu, zmęczenia i opuszczania posiłków. Zastosowanie tego modelu do całej grupy ponad 800 000 użytkowników aplikacji doświadczających objawów przewidywało, że nieco mniej niż 1/5 osób, które nie czuły się dobrze (17,42 proc.), prawdopodobnie chorowała na COVID-19.
Badacze sugerują, że implementacja sztucznej inteligencji do powszechnie dostępnej aplikacji, może pomóc w identyfikacji zakażonych osób, którzy jeszcze nie zdają sobie sprawy, że są chorzy.
