يعتمد على 6 أرقام.. اداة متطورة للتنبؤ بخطر فيروس كورونا على الحياة
في ابتكار جديد، طور باحثون طريقة مبتكرة لمساعدة المستشفيات على تحديد حالات فيروس كورونا التي تهدد الحياة، باستخدام برامج التعلم الآلي.
وحسب صحيفة ميديكال إكسبريس، تستخدم الأداة المطورة حديثا عمر المريض ونتائج 5 اختبارات روتينية للتنبؤ بتطور مرض فيروس كورونا.
تحسين النتائج
وقال مصممو البرنامج إنهم يعتقدون أن هذا النموذج الجديد يمكن أن يحسن بشكل كبير نتائج المرضى الذين يدخلون المستشفى بسبب الفيروس.
وقال بايال باريك، الأستاذ المشارك في كلية روبرت وود جونسون الطبية (RWJMS)، والمؤلف المشارك للورقة الجديدة في مجلة mBio: «إن التشخيصات الدقيقة ذات قيمة كبيرة، إنها تتيح للمرضى فهم ما سيأتي بينما لا يزالون يتمتعون بصحة جيدة بما يكفي لاتخاذ خيارات علاجية مستنيرة، كما أنها تسمح للمستشفيات بتخصيص الموارد بكفاءة من خلال توقع احتياجات المريض، وأيضًا مع تشخيص أفضل، يمكننا بدء العلاج مبكرا في عملية المرض، مما يؤدي إلى لتحسين نتائج رعاية المرضى».
بدأ فريق روتجرز سعيه لبناء نموذج تشخيص كوفيد-19 باستخدام برامج التعلم الآلي والسجلات الطبية لـ969 شخصا تم إدخالهم إلى المستشفى بسبب الفيروس في وقت مبكر من الوباء.
وقال ديفيد ناتانوف، الطالب بكلية روبرت وود جونسون الطبية، وهو المؤلف الرئيسي للدراسة: «لقد أخذنا مجموعة من نقاط البيانات من كل مريض - نتائج المختبر، والتركيبة السكانية، والعلامات الحيوية، والأمراض المصاحبة، وعشرات أخرى، ولقد قمنا بضخ ذلك من خلال سلسلة من نماذج التعلم الآلي المختلفة التي تم ضبطها على معلمات مختلفة قليلا، ثم قمنا بإنشاء نموذج أولي مكون من 77 متغيرًا، وكان أداء هذا النموذج جيدا، لكن لم يكن لدى أحد الوقت لإدخال 77 نقطة بيانات منفصلة في أي شيء».
وقال ناتانوف إن الباحثين استخدموا أدوات تحليلية مختلفة لتحديد المتغيرات العشرة الأكثر تنبؤا المرتبطة بالمرض، ثم استخدمت الذكاء الاصطناعي للنظر إليها في مجموعات مختلفة حتى وجدت نموذجين فعالين يتكونان من 6 نقاط بيانات (العمر ونتائج 5 اختبارات معملية شائعة) يجمعها كل مستشفى.
PLABAC والتنبؤ بتشخيص المرضى
وأطلق الباحثون على النماذج الأكثر دقة اسم PLABAC، وهو اختصار للحرف الأول من كل متغير مكون: عدد الصفائح الدموية، اللاكتات، العمر، نيتروجين اليوريا في الدم، ناقلة أمين الأسبارتات والبروتين التفاعلي C.
وللتأكد من توقع PLABAC للوفيات لجميع المرضى الذين تم إدخالهم إلى المستشفى بسبب كوفيد-19 بدلًا من 969 شخصًا فقط في العينة الأولية، استخدمه الباحثون - بنجاح - لتوقع النتائج لـ 7901 مريضًا آخرين تم إدخالهم إلى المستشفى في فترة ما قبل التطعيم ومجموعة ثالثة. من 1،547 من فترة ما بعد التطعيم.
تظهر النتائج القوية لدى المرضى الذين تم إدخالهم إلى المستشفى بعد اللقاحات أن PLABAC يمكنه التنبؤ بتشخيص المرضى الذين يعانون من متغيرات كورونا 19 خارج الفيروس الأصلي الذي أصاب مجموعة المرضى الأولى.
فريق روتجرز ليس أول من استخدم سجلات المرضى القديمة لإنشاء نموذج تطور كوفيد-19، لكن أعضائه يعتقدون أنهم أول من تحقق من صحة نموذجهم من خلال اختبار قدرته على التنبؤ بالنتائج بنجاح لمجموعة ثانية (وثالثة) من المرضى.
ويعتقدون أيضًا أن نموذجهم يتمتع بميزة رئيسية أخرى مقارنة بالنماذج الأخرى التي رأوها، وهي سهولة الاستخدام.
وقال ناتانوف: «أخطط للتواصل مع MDCalc، وهو تطبيق يمتلكه كل طبيب على هاتفه للبحث عن الأشياء واستخدام الصيغ المفيدة، أود إضافة صيغة هذا حتى يتمكن المستخدمون من الحصول على تشخيص ببساطة عن طريق كتابة الأرقام الستة».
وأضاف أنه يود العمل مع شركة Epic، أكبر صانع لبرمجيات السجلات الصحية الإلكترونية، لإضافة هذا النموذج إلى قائمتها المتزايدة من الأدوات التنبؤية.
وقال: «لن يضطر أحد إلى إدخال أي شيء، سيقوم النظام تلقائيًا بسحب الأرقام من نتائج المختبر وإجراء الحسابات».
