Видео дня
Искусственный интеллект и COVID-19: прогнозирование серьезности заболевания становится реальным
Пандемия COVID-19 стала глобальным вызовом. Информация о тех, кто подвержен более тяжелому течению болезни, или об эффективности нового лечения очень разрозненна, что затрудняет поиск оптимальных решений. С проблемой хранения и систематизации данных столкнулись практически в каждой стране.
Эпидемиолог Мелисса Хендель из США еще в марте прошлого года решила, что необходима централизованная анонимная база данных медицинских записей людей с положительным результатом на COVID-19. Эта информация может использоваться исследователями для разных целей – для выявления наиболее уязвимых групп людей, изучения взаимодействия COVID-19 с раком, диабетом и другими серьезными заболеваниями, определения эффективных методов терапии в каждом конкретном случае.
В результате группой исследователей и экспертов по данным было создано централизованное хранилище медицинских записей по COVID-19 (National COVID Cohort Collaborative Data Enclave или N3C). Это самый большой набор записей о коронавирусной инфекции на сегодняшний день, и уже сейчас можно говорить о результатах этой работы.
Что удалось узнать о вероятности развития тяжелого COVID-19 на основании обработки массива данных
В исследовании, опубликованном в журнале JAMA Network Open, рассматривались факторы риска тяжелых случаев COVID-19 и отслеживалось прогрессирование заболевания с течением времени. Авторы построили модели машинного обучения, чтобы предсказать, у каких госпитализированных пациентов разовьется тяжелое заболевание, на основе информации, собранной в первый день госпитализации.
Благодаря N3C в исследовании использовались данные из 34 медицинских центров, в нем приняло участие более 1 миллиона взрослых – 174 568 человек с положительным и 1 133 848 человек с отрицательным результатом на COVID-19.
Изменение тактики лечения
Анализ показывает, как лечение COVID-19 изменилось в течение 2020 года, поскольку врачи опробовали новые методы и приобрели больше опыта в терапии заболевания. Процент пациентов, получавших противомалярийный препарат гидроксихлорохин, упал почти до нуля к маю 2020 года. Использование стероида дексаметазона увеличилось в июне после исследований, которые показали, что это может улучшить показатели выживаемости.
Выживаемость
Также анализ подтвердил, что показатели выживаемости пациентов с COVID-19 улучшились в течение 2020 года. В марте и апреле 16% людей, госпитализированных в больницу с COVID-19, умерли. В сентябре и октябре этот показатель упал до 9%.
Людям, у которых был более высокий пульс, частота дыхания и температура, когда они попадали в больницу, с большей вероятностью потребовались радикальные вмешательства, такие как ИВЛ. У них также было больше шансов умереть. Аномальное количество лейкоцитов, воспаление, кислотность крови и функция почек также были связаны с более тяжелыми случаями.
Исследовательская группа построила модели машинного обучения, используя различные данные, которые могли предсказать, какие пациенты серьезно заболеют. Авторы указывают, что в конечном итоге модели могут быть использованы в качестве основы для инструментов принятия решений с дополнительным тестированием.
Преимущества использования больших массивов данных
Исследователи проанализировали траекторию COVID-19 с самого начала пандемии. Преимущество этого исследования заключается в том, что он извлекается из большого и разнообразного набора данных.
N3C включает данные из 73 медицинских учреждений и записи более 2 миллионов пациентов с COVID-19. В настоящее время проводится более 200 исследовательских проектов с использованием этих данных, в том числе исследования факторов риска повторного заражения COVID-19 и влияния этого заболевания на беременность.
Это не идеальное решение, поскольку стандартизировать информацию по больницам сложно, и по многим пациентам данные могут быть неполными. Однако N3C позволяет проводить исследования, которые, возможно, помогут остановить пандемию.
