Nature Medicine:AI預測COVID-19病例,準確率近80%
2020/05/14
如能確定最能預測COVID-19的癥狀組合,以幫助指導自我隔離的建議,可以防止疫情進一步傳播。

截止北京時間5月13日,全球COVID-19確診病例已超425萬例,類似死亡近30萬例。如能確定最能預測COVID-19的癥狀組合,以幫助指導自我隔離的建議,可以防止疫情進一步傳播。

日前,英國倫敦國王學院、美國馬薩諸塞州總醫院和健康科學公司ZOE的研究人員此前已經開發出一種人工智能手機應用程序,允許個人自我報告癥狀來有效地預測他們是否患有COVID-19。

全球超過330萬人下載了這款名為Covid symptoms Study的App,并每天使用該APP報告其癥狀,如是否有持續咳嗽、發燒、疲勞以及味覺或嗅覺喪失、失眠等。


https://doi.org/10.1038/s41591-020-0916-2

在最新的發表在《Nature Medcine》期刊上的一項研究中,研究人員分析了3月24日至4月21日期間2618862萬份來自美國(168293)和英國(2450569)用戶的自我報告數據。這些用戶定期在該應用程序中記錄其健康狀況。在英國隊列中,32.2%報告了一種或多種潛在的COVID-19癥狀。英國和美國共有18374人報告過接受冠狀病毒檢測,有7178人檢測為陽性。

在7178名冠狀病毒感染檢測呈陽性的人中,65%的人報告說他們失去了嗅覺和味覺,大約20%的測試呈陰性的參與者報告說他們失去了嗅覺和味覺。

該研究人員分析了來自英國用戶的所有數據,并根據年齡、性別和BMI調整了結果,以確定與COVID-19相關性最強的獨立癥狀。結果發現,味覺和嗅覺受損、極度疲勞、咳嗽和食欲不振是SARS-CoV-2感染的最佳指標。


利用這些信息,研究團隊開發了一個基于人工智能的數學模型,可以根據年齡、性別、嗅覺或味覺喪失、嚴重或持續咳嗽、疲勞和食欲不振的組合,來預測是否可能患有COVID-19。他們將該預測模型應用于80萬尚未通過COVID-19檢測的癥狀報告者。根據模型發現,大約14萬人可能感染了COVID-19?;陉栃栽\斷測試結果,該公式在預測APP用戶是否患有COVID-19方面的準確率接近80點擊打開鏈接%。值得注意的是,這一研究有一定的局限性。

據世界衛生組織(World Health Organization)稱,盡管味覺和嗅覺喪失在該研究中占顯著地位,但它被認為是SARS-CoV-2感染的一種較不常見的癥狀。而這項新研究的結果表明,它應該被提升到最常見的癥狀之一,包括發燒和咳嗽。在APP中,這些癥狀分別排在COVID-19的預測指標的第四位和第五位。研究結果還表明,嗅覺和味覺的喪失可以用來決定是否需要篩查SARS-CoV-2感染。

基于APP在預測病例方面的準確率,研究團隊建議,將這種AI預測與該應用程序的廣泛采用相結合,可以幫助人們在最早的癥狀開始出現后立即識別出可能具有傳染性的人,并鼓勵有這些癥狀的個人進行自我隔離,這樣他們就不會將COVID-19傳播給其他人。

倫敦國王學院的Tim Spector教授說:“我們的研究結果表明,味覺或嗅覺的喪失是COVID-19感染的關鍵預警信號,應納入到常規篩查中?!?/p>

參考資料

Loss of Smell, Taste May Be Reliable Predictor of COVID-19: Study

用于跟蹤英國新冠癥狀的自我報告App上線24小時下載量突破75萬次

Real-time tracking of self-reported symptoms to predict potential COVID-19

New AI diagnostic can predict COVID-19 without testing

App Data May Sniff Out Early Symptoms of COVID-19

Loss of smell and taste may actually be one of the clearest signs of COVID-19

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