一項(xiàng)新研究發(fā)現(xiàn)，通過分析數(shù)以千計(jì)的胸部X光片，一個(gè)計(jì)算機(jī)程序被訓(xùn)練成可以看到模式，它以高達(dá)80%的準(zhǔn)確率預(yù)測哪些COVID-19患者會(huì)在四天內(nèi)出現(xiàn)威脅生命的并發(fā)癥。該程序由紐約大學(xué)格羅斯曼醫(yī)學(xué)院的研究人員開發(fā)，使用了從2943名感染SARS-CoV-2病毒的重病患者的5224張胸部X光片中收集的數(shù)據(jù)。
這項(xiàng)研究于5月12日在線發(fā)表在《npj數(shù)字醫(yī)學(xué)》雜志上，研究人員提到 “迫切需要”能夠快速預(yù)測哪些COVID-19患者可能會(huì)出現(xiàn)致命的并發(fā)癥，以便能夠?qū)⒅委熧Y源最好地匹配給那些風(fēng)險(xiǎn)增加的患者。由于尚未完全理解的原因，一些COVID-19患者的健康狀況突然惡化，需要重癥監(jiān)護(hù)，并增加他們死亡的機(jī)會(huì)。
為了滿足這一需求，紐約大學(xué)朗格尼醫(yī)學(xué)中心的團(tuán)隊(duì)不僅將X射線信息輸入他們的計(jì)算機(jī)分析，還將病人的年齡、種族和性別，以及一些生命體征和實(shí)驗(yàn)室測試結(jié)果，包括體重、體溫和血液免疫細(xì)胞水平。他們的數(shù)學(xué)模型還考慮到了對(duì)機(jī)械呼吸器的需求，以及每個(gè)病人是否因感染而存活（2405人）或死亡（538人），該模型可以從實(shí)例中學(xué)習(xí)。
隨后，研究人員在2020年3月3日至6月28日期間，通過紐約大學(xué)朗格尼醫(yī)學(xué)中心急診室收治的其他718名COVID-19患者的770張胸部X光片上測試了該軟件工具的預(yù)測價(jià)值。該計(jì)算機(jī)程序準(zhǔn)確地預(yù)測了五名需要重癥監(jiān)護(hù)和機(jī)械通氣的感染者中的四名。
“急診室醫(yī)生和放射科醫(yī)生需要像我們的程序這樣的有效工具來快速識(shí)別那些病情最有可能迅速惡化的COVID-19患者，以便醫(yī)療服務(wù)提供者能夠更密切地監(jiān)測他們并更早地進(jìn)行干預(yù)，”研究的共同牽頭調(diào)查員、紐約大學(xué)阿布扎比分校計(jì)算機(jī)工程系副教授Farah Shamout博士說。
紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心的博士生Yiqiu "Artie "Shen說：“我們相信，我們的COVID-19分類測試代表了人工智能在放射學(xué)中的最大應(yīng)用，以解決大流行期間病人和護(hù)理人員的一些最迫切的需求。”
研究的高級(jí)調(diào)查員Krzysztof Geras博士說，像他們這樣的機(jī)器智能程序的一個(gè)主要優(yōu)勢(shì)是，它的準(zhǔn)確性可以通過更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤、更新和改進(jìn)。他表示，該團(tuán)隊(duì)計(jì)劃在有更多病人信息時(shí)加入這些信息。他還說，該團(tuán)隊(duì)正在評(píng)估還有哪些臨床測試結(jié)果可以用來改進(jìn)他們的測試模型。
Geras稱，他希望，作為進(jìn)一步研究的一部分，很快將紐約大學(xué)COVID-19分類測試部署給急診醫(yī)生和放射科醫(yī)生。在這期間，他正與醫(yī)生合作起草使用該測試的臨床指南。
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