Відео дня
Штучний інтелект і COVID-19: прогнозування серйозності захворювання стає реальним
Пандемія COVID-19 стала глобальним викликом. Інформація про тих, хто схильний до більш важкого перебігу хвороби, або про ефективність нового лікування дуже розрізнена, що ускладнює пошук оптимальних рішень. З проблемою зберігання і систематизації даних зіткнулися практично в кожній країні.
Епідеміолог Мелісса Хендель з США ще в березні минулого року вирішила, що необхідна централізована анонімна база даних медичних записів людей з позитивним результатом на COVID-19. Ця інформація може використовуватися дослідниками для різних цілей – для виявлення найбільш уразливих груп людей, вивчення взаємодії COVID-19 з раком, діабетом та іншими серйозними захворюваннями, визначення ефективних методів терапії в кожному конкретному випадку.
В результаті групою дослідників і експертів за даними було створено Централізоване сховище медичних записів по COVID-19 (National COVID Cohort Collaborative Data Enclave або N3C). Це найбільший набір записів про коронавірус на сьогодні, і вже зараз можна говорити про результати цієї роботи.
Що вдалося дізнатися про ймовірність розвитку важкого COVID-19 на підставі обробки масиву даних
У дослідженні, опублікованому в журналі JAMA Network Open, розглядалися чинники ризику важких випадків COVID-19 і відстежувалося прогресування захворювання з плином часу. Автори побудували моделі машинного навчання, щоб передбачити, у яких госпіталізованих пацієнтів розвинеться важке захворювання, на підставі інформації, зібраної у перший день госпіталізації.
Завдяки N3C у дослідженні використовувалися дані з 34 медичних центрів, в ньому взяло участь понад 1 мільйон дорослих – 174 568 осіб з позитивним і 1 133 848 осіб з негативним результатом на COVID-19.
Зміна тактики лікування
Аналіз показує, як лікування COVID-19 змінилося протягом 2020 року, оскільки лікарі випробували нові методи та придбали більше досвіду в терапії захворювання. Відсоток пацієнтів, які отримували протималярійний препарат гідроксихлорохін, впав майже до нуля до травня 2020 року. Використання стероїду дексаметазону збільшилося в червні після досліджень, які показали, що це може поліпшити показники виживаності.
Виживання
Також аналіз підтвердив, що показники виживаності пацієнтів з COVID-19 покращилися протягом 2020 року. У березні та квітні 16% людей, госпіталізованих до лікарні з COVID-19, померли. У вересні та жовтні цей показник впав до 9%.
Людям, у яких був вищий пульс, частота дихання і температура, коли вони потрапляли до лікарні, з більшою ймовірністю потрібні були радикальні втручання, такі як ШВЛ. У них також було більше шансів померти. Аномальна кількість лейкоцитів, запалення, кислотність крові та функція нирок також були пов'язані з більш важкими випадками.
Дослідницька група побудувала моделі машинного навчання, використовуючи різні дані, які могли передбачити, які пацієнти серйозно захворіють. Автори вказують, що в кінцевому підсумку моделі можуть бути використані як основа для інструментів прийняття рішень з додатковим тестуванням.
Переваги використання великих масивів даних
Дослідники проаналізували траєкторію COVID-19 з самого початку пандемії. Перевага цього дослідження полягає в тому, що він витягується з великого та різноманітного набору даних.
N3C включає дані з 73 медичних установ і записи понад 2 мільйонів пацієнтів з COVID-19. Зараз проводиться понад 200 дослідницьких проєктів з використанням цих даних, в тому числі дослідження факторів ризику повторного зараження COVID-19 і впливу цього захворювання на вагітність.
Це не ідеальне рішення, оскільки стандартизувати інформацію по лікарнях складно, і по багатьох пацієнтах дані можуть бути неповними. Однак N3C дозволяє проводити дослідження, які, можливо, допоможуть зупинити пандемію.
