COVID-19患者のどの症状が悪化するかを予測する新しいアルゴリズム

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ミシガン大学の研究者らは、COVID-19患者約400人のデータを分析し、時間の経過とともにどの患者が重症化する可能性が高いかを予測できるアルゴリズムを開発した。 このアルゴリズムは機械学習を使用し、心拍数、呼吸数、血糖値などのさまざまなバイタルサインを考慮に入れます。 48 時間分の患者データを蓄積した結果、アルゴリズムが特に正確であることが判明しました。

高リスクのCOVID-19患者を早期に特定できれば、医師は積極的な治療計画を検討し、実行する時間を増やすことができる。研究者らは、このアルゴリズムは既存の臨床支援ソフトウェアに統合できる可能性があると指摘している。

COVID-19の症状がある患者が入院した場合、数日間の治療で症状が改善するのか、徐々に悪化するのかを予測することは困難です。この目的のために、ミシガン大学の研究チームは最近、この問題を解決するために設計されたアルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、3か月間にわたって入院した398人のCOVID-19患者から得られた臨床データに基づいている。

このアルゴリズムは機械学習を使用し、患者の酸素飽和度、呼吸数、心拍数、血圧、血糖値など、いくつかの予測変数を考慮に入れます。英国麻酔学会誌に掲載されたこの研究は、このアルゴリズムが患者が死亡する可能性や人工呼吸器が必要になる可能性を高い精度で予測できることを指摘している。

Knowridge のレポート:

研究チームは、患者の容態が悪化する前に予測し介入するために必要な最適な時間を決定するために、4時間、8時間、24時間、48時間のデータポイントを評価しました。

彼らは、出来事に近づくほど予測能力が高くなることを発見したが、それは予想通りだった。

しかし、それでも48時間以内に良好な識別力で結果を予測することができ、医療提供者に患者の治療に変更を加えたり、リソースを動員したりする時間を与えました。

研究者らは、このアルゴリズムは既存の臨床支援ソフトウェアに簡単に組み込むことができると付け加えた。全体として、このアルゴリズムにより、医師はどの COVID-19 患者が追加のサポートとリソースを必要とする可能性があるかを特定しやすくなります。こうした患者を早期に特定することで、医師は積極的な治療介入を検討する時間が増え、「適切な人工呼吸器の割り当てと使用」を計画する時間も増えることになる。