Ein Forscherteam unter der Leitung der NYU hat entwickelte ein KI-Tool und verwendete es, um zu identifizieren, welche mit COVID-19 diagnostizierten Patienten später eine schwere Atemwegserkrankung entwickeln würden.
Ungefähr 80 Prozent derjenigen, die das Virus bekommen, haben nur leichte Symptome. Andere können jedoch gefährliche, lebensbedrohliche Symptome entwickeln und benötigen eine intensive Pflege wie Sauerstoff und Beatmung, um zu überleben.
Da COVID-19 in der medizinischen Gemeinschaft noch neu ist, kann es für Ärzte schwierig sein, sofort zu wissen, welche Fälle zu einer kritischen Krankheit führen werden. In diesem Zusammenhang hoffen die Forscher, dass eine Version dieses KI-Tools in naher Zukunft weit verbreitet sein könnte, um Ärzten dabei zu helfen, kritische Entscheidungen darüber zu treffen, welche Patienten ihre Pflege benötigen und welche sie nach Hause schicken können.
"Obwohl noch an der weiteren Validierung unseres Modells gearbeitet werden muss, ist es ein weiteres vielversprechendes Instrument, um die für das Virus am anfälligsten Patienten vorherzusagen." Megan Kaffee, korrespondierender Autor der Studie und klinischer Assistenzprofessor in der Abteilung für Infektionskrankheiten und Immunologie am Department of Medicine der NYU Grossman School of Medicine, sagte in a Pressemitteilung.
Durch ihre Studie stellten die Forscher fest, dass ihr KI-Tool die Wahrscheinlichkeit einer Person, ein akutes Atemnotsyndrom (ARDS), einen medizinischen Begriff für Flüssigkeitsansammlung in der Lunge, zu entwickeln, mit einer Genauigkeit von 80 Prozent vorhersagen konnte. Dies ist von Bedeutung, da ARDS ein häufiger Killer ist, insbesondere bei älteren COVID-19-Patienten und Patienten mit zugrunde liegenden Gesundheitsproblemen.
Demografische, radiologische und Laborergebnisse wurden von 53 COVID-19-Patienten gesammelt, die im Januar in zwei chinesischen Krankenhäusern, dem Wenzhou Central Hospital und dem Cangnan People's Hospital, positiv auf das Virus getestet wurden. Bei der Mehrzahl der Patienten traten zunächst leichte Symptome auf, darunter Husten, Fieber und Bauchschmerzen. Einige Patienten entwickelten jedoch innerhalb einer Woche schwerere Symptome, einschließlich einer Lungenentzündung.
Die Forscher verwendeten diese Daten dann, um Computermodelle zu trainieren, die intelligenter werden sollen, wenn mehr Informationen eingegeben werden.
„Unser Ziel war es, ein Tool zur Entscheidungsunterstützung zu entwickeln und einzusetzen, das KI-Funktionen - hauptsächlich prädiktive Analysen - verwendet, um den zukünftigen Schweregrad des klinischen Coronavirus zu kennzeichnen“, so der Co-Autor Anasse Bari, ein klinischer Assistenzprofessor für Informatik am Courant Institute of Mathematics der NYU, sagte in der Pressemitteilung.
"Wir hoffen, dass das Tool, wenn es vollständig entwickelt ist, für Ärzte nützlich sein wird, wenn sie beurteilen, welche mäßig kranken Patienten wirklich Betten benötigen und wer sicher nach Hause gehen kann, wenn die Krankenhausressourcen knapp bemessen sind", fügte sie hinzu.
Insbesondere waren die Forscher überrascht, dass einige Merkmale, die allgemein als „Kennzeichen“ von COVID-19 angesehen werden, wie bestimmte Muster in Lungenbildern, Fieber und starke Immunantworten, bei der Bestimmung der COVID-19-Patienten mit milden Erkrankungen nicht allzu nützlich waren Die Symptome würden zu einer schweren Lungenerkrankung führen. Weder Alter noch Geschlecht waren hilfreich, um vorherzusagen, wer eine schwere Krankheit entwickeln würde. Frühere Studien haben jedoch gezeigt, dass Männer über 60 dem höchsten Risiko ausgesetzt sind.
Stattdessen stellte das AI-Tool fest, dass drei Faktoren - Spiegel des Leberenzyms Alaninaminotransferase (ALT), gemeldete Myalgie (tiefe Muskelschmerzen) und hohe Hämoglobinspiegel (das eisenhaltige Protein, das den Blutzellen hilft, Sauerstoff in das Körpergewebe zu transportieren) - vorliegen die besten Indikatoren für zukünftige schwere Symptome.
Die Forscher stellten fest, dass die ALT-Spiegel, die ansteigen, wenn Krankheiten wie Hepatitis die Leber schädigen, bei COVID-19-Patienten nur geringfügig höher waren. Dennoch spielten sie eine große Rolle bei der Vorhersage der Schwere der Erkrankung.
Myalgie war auch häufiger bei COVID-19-Patienten, und frühere Forschungen haben Myalgie mit Entzündungen im Körper in Verbindung gebracht.
Schließlich wurden auch hohe Hämoglobinspiegel als Prädiktoren für Atemnot bestimmt. Laut der Pressemitteilung könnte dies jedoch "durch andere Faktoren erklärt werden, wie das nicht gemeldete Rauchen von Tabak, das seit langem mit einem erhöhten Hämoglobinspiegel in Verbindung gebracht wird".
Die Studie hatte laut den Forschern einige Einschränkungen, einschließlich des relativ kleinen Datensatzes und der begrenzten klinischen Schwere der Krankheit bei den untersuchten Patienten. Letzteres könnte teilweise auf den Mangel an älteren Patienten zurückzuführen sein, die in die Studie einbezogen wurden, erklärten sie. Das Durchschnittsalter der Patienten betrug 43 Jahre.
"Ich werde in meiner klinischen Praxis unseren Datenpunkten mehr Aufmerksamkeit schenken und Patienten genauer beobachten, wenn sie beispielsweise über schwere Myalgie klagen", sagte Coffee in der Pressemitteilung. „Es ist aufregend, Daten in Echtzeit mit dem Feld teilen zu können, wenn dies nützlich sein kann. In allen vergangenen Epidemien wurden Zeitschriftenartikel erst veröffentlicht, nachdem die Infektionen nachgelassen hatten. “
Die Studie ist zwar die umfangreichste, aber nur ein Beispiel für das Interesse medizinischer Experten, mithilfe von KI festzustellen, bei welchen COVID-19-Patienten wahrscheinlich die schlimmsten Symptome auftreten.
Stanford Forscher haben kürzlich eine eigene Initiative gestartet, um zu testen, ob ein älteres KI-Tool ermitteln kann, welche COVID-19-Patienten eine Intensivpflege benötigen, bevor sich ihr Gesundheitszustand vollständig verschlechtert.
Das Tool, das vom Anbieter elektronischer Patientenakten Epic entwickelt wurde, blickt auf die Daten der Patienten zurück und gibt ihnen eine Bewertung von 0 bis 100, je nachdem, wie krank sie sind und wie pflegebedürftig sie sein können. Derzeit arbeiten die Forscher daran, das Modell dahingehend zu validieren, wie effektiv es bei der Bewertung der Bedürfnisse von COVID-19-Patienten ist. Und wenn sie feststellen, dass es effektiv ist, wird es im gesamten Stanford-Netzwerk von Krankenhäusern verwaltet.
In Israel hat das größte Krankenhaus des Landes ein AI-Modell verabreicht darauf ausgerichtet, vorherzusagen, bei welchen COVID-19-Patienten in den nächsten 6 bis 8 Stunden ein Atemversagen auftreten wird.
In China haben Forscher Berichten zufolge KI-Modelle entwickelt, mit denen sich vorhersagen lässt, bei welchen Patienten eine hohe Wahrscheinlichkeit für ein malignes Fortschreiten besteht. Ihr Studie wurde jedoch noch nicht von Experten begutachtet.
