Kto z nas umrze na COVID-19? Są wyniki symulacji z 90 proc. skutecznością.
Lekarze już wcześniej korzystali z zasobów sztucznej inteligencji w leczeniu COVID-19, jednak najnowszy algorytm pokazał, że może z bardzo wysoką skutecznością przewidzieć, jakie osoby są w grupie najwyższego ryzyka.
Dzięki danym medycznym niemal 4000 duńskich pacjentów, naukowcy z Uniwersytetu Kopenhaskiego opracowali algorytm sztucznej inteligencji, który ocenia ryzyko ciężkiego przebiegu zakażenia COVID-19 oraz śmierci z powodu powikłań.
Według naukowców algorytm jest w stanie z 90 proc. skutecznością przewidzieć ryzyko zgonu z powodu COVID-19 i to zanim do zakażenia w ogóle dojdzie. Ponadto z aż 80 proc. skutecznością przewiduje, kto będzie wymagał 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 – powiedział prof. Mads Nielsen, współautor pracy opublikowanej w piśmie „Scientific Reports”. – Nasze wyniki można także wykorzystać do precyzyjnej identyfikacji osób potrzebujących szczepień – dodał. Jakie cechy wpływają na ryzyko zgonu? To przede wszystkim…
jak wynika z danych najważniejsze czynniki, to wskaźnik masy ciała BMI, a następnie 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 – podkreślił ekspert.