一项新的研讨发现，一种人工智能东西可以精确猜测哪些新感染COVID-19的患者会继续开展成严峻的呼吸道疾病。
这项作业由纽约大学格罗斯曼医学院和纽约大学库兰特数学科学研讨所牵头，与我国温州的温州中心医院和苍南人民医院协作。
这种新病毒被命名为“SARS-CoV-2”，导致了一种被称为“COVID-19”的疾病。
这项研讨3月30日宣布在《Computers, Materials & Continua》杂志的网络版上，它还提醒了未来严峻程度的最佳方针，成果发现这些方针并不像人们预期的那样。
“尽管仍需进一步验证模型，它有望成为猜测最易感染该病毒的患者的另一种东西，但仅是支撑医师在医治病毒感染方面来之不易的临床经验。”相应研讨作者、纽约大学格罗斯曼医学院医学系盛行症与免疫学系医学助理博士、医学博士Megan Coffee说。
“咱们的方针是规划和布置一个决议计划支撑东西，运用人工智能才能——主要是猜测剖析——来符号未来临床冠状病毒的严峻程度。”合著者Anasse Bari博士说，他是Courant研讨所计算机科学的临床助理教授。“咱们咱们都期望，当这个东西彻底开发出来后，将对医师有用，由于他们可以评价哪些程度的患者真的需求床位，以及在医院资源严峻的状况下，谁可以安全地回家。”
惊奇的猜测
在这项研讨中，收集了来自我国两家医院的53名患者的人口统计学、实验室和放射学研讨成果，这些患者在2020年1月被检测出SARS-CoV-2病毒阳性。开始的症状一般比较温文，包含咳嗽、发烧和胃部不适。但是，少量患者在一周内呈现严峻症状，包含肺炎。
这项新研讨的意图是确认人工智能技术是否有助于精确猜测哪些感染了病毒的患者会开展成急性呼吸困顿综合征(ARDS)。ARDS是肺部积累的液体，对晚年人来说可能是丧命的。
在这项新研讨中，研讨人员规划了计算机模型，依据输入的数据做出决议计划，程序考虑的数据越多，就越“聪明”。具体来说，现在的研讨运用决议计划树来盯梢选项之间的一系列决议计划，并对途径上每一步的挑选的潜在结果建模。
研讨人员惊奇地发现，被以为是COVID-19标志的特征，例如肺部图画中呈现的某些形式（例如毛玻璃片混浊）、发烧和激烈的免疫反响，并不能用于猜测有这些细微症状的初度患者中哪些会开展成严峻的肺部疾病。年纪和性别均无助于猜测严峻疾病，尽管曩昔的研讨发现60岁以上的男性患病危险更高。
相反，新的人工智能东西发现，三个特征的改变——肝酶丙氨酸氨基转移酶(ALT)水平、肌痛和血红蛋白水平——最精确地猜测了随后的严峻疾病。与其他要素一同，该团队陈述可以猜测ARDS的危险，精确率高达80%。
研讨人员说，尽管肝炎等疾病对肝脏的危害而急剧升高的ALT水平在COVID-19患者中仅略高一些，但在猜测病情严峻程度方面仍具有及其重要的效果。此外，深层肌肉痛苦(肌痛)也更常见，并且曩昔的研讨现已将其与体内更高的一般性炎症联系起来。
最终，较高水平的血红蛋白(一种含铁的蛋白质，能使血细胞将氧气输送到身体安排)也与后来的呼吸困顿有关。这是否可以用其它要从来解说，比方长期以来被以为与血红蛋白水平升高有关却未被报导的吸烟？在温州中心医院就吸烟状况承受媒体采访的33名患者中，两名曾吸烟的人也陈述说他们现已戒烟了。
作者说，这项研讨的局限性包含研讨人群中相对较小的数据集和有限的临床疾病严峻程度。后者的部分原因可能是在研讨期间住院的晚年患者数量少得难以解说。他们平均年纪为43岁。
“在我的临床实践中，我将更多地重视咱们的数据点，更密切地调查患者，假如他们反应有严峻的肌痛。”Coffee弥补道，“可以与该范畴实时同享有用的数据是令人兴奋的。在曩昔的一切盛行病中，期刊论文都是在感染消退后好久才宣布的。”
原文来历：https://medicalxpress.com/news/2020-03-experimental-ai-tool-covid-patients.html
