Kto umrze na COVID-19? Sztuczna inteligencja przewiduje to z 90 proc. skutecznością

Sztuczna inteligencja z 90 proc. skutecznością przewidziała, który z pacjentów umrze po zakażeniu koronawirusem SARS-CoV-2. Naukowcy są zdania, że zebrane przez nich dane powinny dyktować kolejność, kogo zaszczepić na początku.

SI pomoże ocenić, czy jesteś w grupie najwyższego ryzyka
SI pomoże ocenić, czy jesteś w grupie najwyższego ryzyka
Źródło zdjęć: © PAP | Jakub Kaminski

Sztuczna inteligencja była już wykorzystywana przez lekarzy w leczeniu COVID-19, ale najnowszy algorytm potrafi z zaskakującą skutecznością przewidzieć, kto znajduje się w grupie najwyższego ryzyka.

Wykorzystując dane medyczne prawie 4000 duńskich pacjentów, naukowcy z Uniwersytetu Kopenhaskiego opracowali algorytm sztucznej inteligencji, który jest w stanie ocenić ryzyko ciężkiego przebiegu COVID-19 i śmierci z powodu powikłań.

Jak podają naukowcy, algorytm jest w stanie z 90 proc. skutecznością przewidzieć ryzyko zgonu z powodu COVID-19, zanim jeszcze dojdzie do zakażenia koronawirusem. Z 80 proc. skutecznością przewiduje, kto będzie potrzebował podpięcia do respiratora. 

- Pracowaliśmy nad modelami wspierającymi szpitale, kiedy w czasie pierwszej fali istniały obawy, że nie wystarczy respiratorów dla pacjentów na oddziałach intensywnej terapii - opowiada prof. Mads Nielsen, współautor pracy opublikowanej w piśmie "Scientific Reports". - Nasze wyniki można także wykorzystać do precyzyjnej identyfikacji osób potrzebujących szczepień - twierdzi badacz.

Czynniki wpływające na ryzyko zgonu

Sztuczna inteligencja wskazała szereg czynników zwiększających ryzyko zgonu oraz cięższego przebiegu choroby. Wskazała, że najważniejszym z nich jest wskaźnik masy ciała BMI, a dopiero w dalszej kolejności wiek, wysokie ciśnienie krwi oraz płeć i choroby towarzyszące (choroby neurologiczne, układu oddechowego, serca czy cukrzyca). 

- Nasze rezultaty potwierdziły, że wiek i BMI to najważniejsze parametry ryzyka ciężkiego przebiegu COVID-19. Jednak prawdopodobieństwo konieczności podłączenia do respiratora rośnie także, gdy pacjent jest mężczyzną, ma wysokie ciśnienie krwi lub choroby neurologiczne - wyjaśnia ekspert. 

Zdaniem badaczy te czynniki powinny być brane pod uwagę przy określaniu kolejności szczepień i rząd powinien rozważyć przeniesienie osób z grupy ryzyka bliżej początku kolejki. 

Mimo skuteczności SI naukowcy podkreślają, że ich algorytm nie zastąpi lekarskiej ekspertyzy. Program będzie jednak wykorzystywany wkrótce w duńskich szpitalach, by pomóc lekarzom "uwzględnić wszystkich zainfekowanych jednocześnie i ustalić odpowiednie priorytety". 

Źródło artykułu:WP Tech
wiadomościnaukasztuczna inteligencja
Wybrane dla Ciebie
Komentarze (475)