Команда исследователей разработала инновационную платформу на основе искусственного интеллекта, которая способна определять тяжесть заболевания и прогнозировать длительность госпитализации пациентов с COVID-19. Система интегрирует данные клинических исследований, информацию о сопутствующих заболеваниях и метаболомические показатели для формирования точных прогнозов.
Одна из моделей искусственного интеллекта, использующая 20 ключевых параметров, включая возраст, уровень лимфоцитов, количество тромбоцитов и другие показатели, продемонстрировала высокую точность в 90,4% при прогнозировании тяжести заболевания на момент поступления пациента в больницу.
Исследователи из Нью-Йоркского университета создали модель для сортировки пациентов с подозрением на COVID-19, которая показала 80-процентную точность в прогнозировании развития острого респираторного дистресс-синдрома у пациентов без явных клинических признаков тяжелого течения заболевания.
Другая значимая разработка — инструмент COVID-19 Mortality Risk (CMR), созданный на основе данных почти 4000 пациентов из 33 больниц. Эта система использует машинное обучение для прогнозирования смертности на основе общедоступных клинических показателей, включая демографические данные и лабораторные значения.
Платформа, разработанная учеными из Йельского университета, направлена на оптимизацию распределения пациентопотока во время пандемии и улучшение качества принятия медицинских решений, сообщает Human Genomics.
