Искусственный интеллект предсказывает недиагностированные случаи COVID-19 на основе симптомов
Исследователи из Королевского колледжа в Лондоне и Массачусетской больницы объединились с компанией ZOE для разработки системы на основе искусственного интеллекта (ИИ) для раннего выявления случаев COVID-19 на основе симптомов.
Данные для исследования собираются с помощью мобильного приложения COVID Symptom Study. Участники исследования (более 3,3 млн человек по всему миру) ежедневно при помощи приложения сообщают о своих симптомах, а также о результатах тестов на COVID-19. ИИ сравнивает состояние здоровья людей с положительными тестами и тех, у кого результат теста на коронавирус был отрицательным.
Предварительные результаты были опубликованы в журнале Nature 11 мая 2020 года. В исследование вошли данные более 2,5 млн человек, которые регулярно сообщали о своем здоровье. Из них 18 374 участника также отметили результаты тестирования на коронавирус (7178 человека имели положительный результат). В первоначальный анализ были включены 11 симптомов: потеря обоняния и вкуса, лихорадка, кашель, усталость, одышка, диарея, делирий и нарушение сознания, потеря аппетита, боль в животе, боль в груди и хриплый голос. Также анализировались возраст, пол и индекс массы тела.
Результаты исследования подтверждают раннее сообщающуюся информацию о том, что потеря обоняния и вкуса является частым симптомом COVID-19: 66 % участников с положительным тестом на коронавирусную инфекцию упомянули о потере обоняния, в то время как только 20 % человек с отрицательным тестом отмечали у себя данный симптом. Это делает потерю обоняния более сильным предиктором COVID-19, чем лихорадка.
На основе вышеуказанных данных была создана математическая модель, которая почти с 80 % точностью предсказала наличие COVID-19 у человека, исходя из его возраста, пола и комбинации четырех ключевых симптомов: потеря обоняния или вкуса, сильный или стойкий продолжительный кашель, усталость и потеря аппетита. Применение этой модели к данным более чем 800 000 пользователей, сообщивших о наличии различных симптомов, предсказало, что 17,42 %, вероятно, имели COVID-19 на момент исследования.
Ученые отмечают, что данный подход может помочь группам населения и странам с ограниченным доступом к тестированию COVID-19. В США и Великобритании планируется продолжение клинических исследований с использованием данного подхода.
