Новый инструмент искусственного интеллекта (ИИ) выявил длительные симптомы COVID у 22,8% пациентов, что значительно превышает ранее диагностированные показатели. Анализируя обширные медицинские записи почти 300 000 пациентов, алгоритм идентифицирует длительные симптомы COVID, различая их от ранее существовавших состояний.
Точный фенотип и его значение
Этот подход ИИ, известный как «точное фенотипирование», помогает врачам отличать длительные симптомы COVID от других заболеваний и может повысить точность диагностики на 3%. Согласно исследованию, в то время как ранние диагностические исследования показали, что у 7% населения наблюдаются длительные симптомы COVID, новый инструмент ИИ, разработанный Массачусетской больницей Бригама, выявил гораздо более высокий показатель — 22,8%.
Как работает инструмент
Инструмент на основе ИИ анализирует электронные медицинские записи, чтобы помочь врачам выявлять случаи длительного COVID. Часто загадочное состояние может включать в себя широкий спектр стойких симптомов, включая усталость, хронический кашель и затуманивание сознания. Алгоритм был разработан путем извлечения обезличенных данных пациентов из клинических записей почти 300 000 пациентов из 14 больниц и 20 общественных медицинских центров в системе Mass General Brigham.
Результаты исследования
Результаты, опубликованные в журнале MedRxiv, могут выявить больше людей, которым требуется помощь при этом потенциально изнурительном состоянии.
«Наш инструмент ИИ может превратить туманный диагностический процесс во что-то четкое и целенаправленное, давая врачам возможность разобраться в сложном состоянии», — сказал старший автор Хосейн Эстири.
Определение длительного COVID
Для целей своего исследования Эстири и его коллеги определили длительный COVID как диагноз исключения, связанный с инфекцией. Это означает, что диагноз нельзя было объяснить уникальными медицинскими записями пациента, но он был связан с инфекцией COVID. Кроме того, диагноз должен был сохраняться в течение двух или более месяцев в течение 12-месячного периода наблюдения.
Метод «точного фенотипирования»
Новый метод, разработанный Эстири и его коллегами и получивший название «точное фенотипирование», анализирует индивидуальные записи для выявления симптомов и состояний, связанных с COVID-19, отслеживая симптомы с течением времени и дифференцируя их от других заболеваний.
Преимущества инструмента
Инструмент может помочь врачам выявлять длительные симптомы COVID, облегчая диагностику и снижая предвзятость. Например, алгоритм может определить, является ли одышка результатом ранее существовавших состояний, таких как сердечная недостаточность или астма, а не длительного COVID.
Ограничения исследования
Ограничения исследования включают неполноту медицинских записей и невозможность фиксации возможного ухудшения предшествующего состояния. Снижение количества тестов на COVID-19 в последние годы также затрудняет определение времени заражения.
Будущие перспективы
Будущие исследования могут изучить этот алгоритм на когортах пациентов с конкретными заболеваниями. Исследователи планируют опубликовать алгоритм в открытом доступе, чтобы его могли использовать врачи и системы здравоохранения по всему миру. Эта работа не только улучшит клиническую помощь, но и заложит основу для будущих исследований генетических и биохимических факторов длительного COVID.
Литература
“Precision Phenotyping for Curating Research Cohorts of Patients with Post-Acute Sequelae of COVID-19 (PASC) as a Diagnosis of Exclusion” by Hossein Estiri et al. MedRxiv
