Пандемия коронавируса, 16 дек 2020, 05:20

ФМБА сообщило о создании прогнозирующих тяжесть течения COVID алгоритмов

По данным ФМБА, алгоритмы с точностью около 90% подтвердили, что тяжесть COVID можно прогнозировать по ряду клинических факторов. Среди них такие показатели, как уровень ферритина, скорость оседания эритроцитов и частота дыхания
Читать в полной версии
Фото: Luca Zennaro / EPA / ТАСС

Ученые Федерального медико-биологического агентства (ФМБА) разработали алгоритмы, которые могут прогнозировать тяжесть течения COVID-19. Об этом сообщили в пресс-службе ФМБА, передает ТАСС.

Тяжесть и исход заболевания прогнозируют математические модели на основе алгоритмов машинного обучения. Базой для них послужила информация о состоянии более 6,9 тыс.больных и переболевших коронавирусом, сообщили в ФМБА.

В результате алгоритмы с точностью около 90% «подтвердили ряд клинических факторов, позволяющих предсказывать тяжесть течения заболевания». Среди них такие показатели, как уровни ферритина и С-реактивного белка, скорость оседания эритроцитов, нейтрофильно-лимфоцитарное соотношение, частота дыхания и другие.

Ученые выяснили, что вероятность смерти при заражении коронавирусом выше для мужчин, чем для женщин, также риск увеличивается в зависимости от возраста, уровней глюкозы и при индексе массы тела выше 30.

Кроме того, эксперты ФМБА проанализировали данные более 2 тыс. заразившихся, у которых коронавирус протекал в бессимптомной, легкой, среднетяжелой и тяжелой формах. «В результате выявлены генетические варианты, ассоциированные с тяжестью течения COVID-19», — сообщили в пресс-службе агентства.

Статистическая обработка полученных результатов позволила создать шкалу «полигенного риска развития тяжелого течения COVID-19». Этот алгоритм, по словам исследователей, позволяет прогнозировать тяжесть течения заболевания. Сейчас он находится на стадии проверки.

В Москве для оценки тяжести COVID-19 без компьютерной томографии (КТ) разработали проект «КТ-калькулятор», сообщил мэр города Сергей Собянин. Он создан на основе искусственного интеллекта, базой для обучения которого послужили накопленные с весны медицинские карты вылеченных пациентов — более 500 тыс. электронных историй болезни. Для этого данные анализов крови, уровня насыщения крови кислородом и общей клинической картины заболевших коронавирусной пневмонией сопоставили с их же результатами КТ. По словам мэра, проект позволит медикам спрогнозировать течение заболевания и определиться с тактикой лечения.

Pro
Инвестор из США хочет купить «Северный поток-2». Как он связан с Россией
Pro
Стоит ли ждать падения цен на новостройки после отмены дешевой ипотеки
Pro
Почему рынки боятся Трампа и ждут роста цен на золото
Pro
Клиенты в бешенстве, водители бегут: как решать проблемы с логистикой
Pro
Правильный выбор IT-архитектуры сделал Netflix лидером. Что важно учесть
Pro
Диета как инвестиционный портфель: какие продукты — хорошие активы
Pro
Как снизить налоговую нагрузку и авансовый НДС при импорте из Китая: кейс
Pro
40 лет с Excel: уничтожит ли ИИ главный офисный инструмент