Sztuczna inteligencja rozpoznaje, kto może umrzeć na Covid-19

Wykorzystując dane medyczne prawie 4 tys. duńskich pacjentów z Covid-19 naukowcy z Uniwersytetu Kopenhaskiego nauczyli system sztucznej inteligencji określania ryzyka ciężkiego przebiegu i śmierci z powodu infekcji odpowiedzialnym za pandemię wywołaną przez koronawirusa.

W przypadku osób, które nawet jeszcze się nie zakaziły, program potrafi z 90 proc. pewnością oszacować ryzyko zgonu, gdyby do infekcji faktycznie doszło. Po przyjęciu pacjenta do szpitala potrafi też z 80 proc. dokładnością przewidzieć, kto będzie potrzebował respiratora.

Pracowaliśmy nad modelami wspierającymi szpitale, kiedy w czasie pierwszej fali istniały obawy, że nie wystarczy respiratorów dla pacjentów na oddziałach intensywnej terapii – opowiada prof. Mads Nielsen, współautor pracy opublikowanej w piśmie “Scientific Reports”.

Nasze wyniki można także wykorzystać do precyzyjnej identyfikacji osób potrzebujących szczepień.

twierdzi badacz.

Program wskazał na szereg czynników zwiększających ryzyko zgonu i ciężkiego przebiegu choroby. W kolejności od najważniejszego są to:

• wskaźnik masy ciała (BMI),
• wiek,
• wysokie ciśnienie krwi,
• płeć męska,
• choroby neurologiczne,
• chroniczna obturacyjna choroba płuc,
• astma,
• cukrzyca,
• choroby serca.

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 – twierdzi prof. Nielsen.

Zdaniem badaczy rezultaty te warto uwzględniać w określaniu pierwszeństwa szczepień. Odkryliśmy, że gdy kogoś dotyczy jeden lub więcej z tych parametrów, uzasadnione może być przeniesienie tej osoby bliżej początku kolejki. Pozwoli to zapobiec sytuacji, w której się ona zakazi i będzie leczona pod respiratorem – podkreśla badacz.

Naukowcy liczą, że już wkrótce program będzie działał w duńskich szpitalach. Udoskonalają też swój system, wykorzystując dane medyczne kolejnej grupy pacjentów z Regionu Stołecznego Danii.

Pracujemy nad tym, aby przewidywać konieczność użycia respiratora pięć dni wcześniej. Robimy to, dając komputerowi dostęp do medycznych danych wszystkich osób z Covid-19 w regionie.

mówi prof. Nielsen.

Komputer nigdy nie będzie w stanie zastąpić ekspertyzy lekarskiej, ale pomoże lekarzom i szpitalom uwzględnić wszystkich zainfekowanych jednocześnie i ustalić odpowiednie priorytety – zwraca uwagę specjalista.