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一项新的研究发现，一种人工智能工具可以准确预测哪些新感染COVID-19的患者会继续发展成严重的呼吸道疾病。中美科学家用AI预测哪些新冠患者会发展成ARDS 准确率高达80%
这项工作由纽约大学格罗斯曼医学院和纽约大学库兰特数学科学研究所牵头，与中国温州的温州中心医院和苍南人民医院合作。
这种新病毒被命名为“SARS-CoV-2”，导致了一种被称为“COVID-19”的疾病。
这项研究3月30日发表在《Computers, Materials & Continua》杂志的网络版上，它还揭示了未来严重程度的最佳指标，结果发现这些指标并不像人们预期的那样。
“尽管仍需进一步验证模型，它有望成为预测最易感染该病毒的患者的另一种工具，但仅是支持医师在治疗病毒感染方面来之不易的临床经验。”相应研究作者、纽约大学格罗斯曼医学院医学系传染病与免疫学系医学助理博士、医学博士Megan Coffee说。
“我们的目标是设计和部署一个决策支持工具，使用人工智能能力——主要是预测分析——来标记未来临床冠状病毒的严重程度。”合著者Anasse Bari博士说，他是Courant研究所计算机科学的临床助理教授。“我们希望，当这个工具完全开发出来后，将对医生有用，因为他们可以评估哪些程度的病人真的需要床位，以及在医院资源紧张的情况下，谁可以安全地回家。”
惊讶的预测
在这项研究中，收集了来自中国两家医院的53名患者的人口统计学、实验室和放射学研究结果，这些患者在2020年1月被检测出SARS-CoV-2病毒阳性。最初的症状通常比较温和，包括咳嗽、发烧和胃部不适。然而，少数患者在一周内出现严重症状，包括肺炎。
这项新研究的目的是确定人工智能技术是否有助于准确预测哪些感染了病毒的患者会发展成急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。ARDS是肺部积聚的液体，对老年人来说可能是致命的。
在这项新研究中，研究人员设计了计算机模型，根据输入的数据做出决策，程序考虑的数据越多，就越“聪明”。具体来说，目前的研究使用决策树来跟踪选项之间的一系列决策，并对路径上每一步的选择的潜在后果建模。
研究人员惊讶地发现，被认为是COVID-19标志的特征，例如肺部图像中出现的某些模式（例如毛玻璃片混浊）、发烧和强烈的免疫反应，并不能用于预测有这些轻微症状的初次患者中哪些会发展成严重的肺部疾病。年龄和性别均无助于预测严重疾病，尽管过去的研究发现60岁以上的男性患病风险更高。
相反，新的人工智能工具发现，三个特征的变化——肝酶丙氨酸氨基转移酶(ALT)水平、肌痛和血红蛋白水平——最准确地预测了随后的严重疾病。与其他因素一起，该团队报告能够预测ARDS的风险，准确率高达80%。
研究人员说，虽然肝炎等疾病对肝脏的损害而急剧升高的ALT水平在COVID-19患者中仅略高一些，但在预测病情严重程度方面仍具有重要作用。此外，深层肌肉疼痛(肌痛)也更常见，而且过去的研究已经将其与体内更高的一般性炎症联系起来。
最后，较高水平的血红蛋白(一种含铁的蛋白质，能使血细胞将氧气输送到身体组织)也与后来的呼吸窘迫有关。这是否可以用其它因素来解释，比如长期以来被认为与血红蛋白水平升高有关却未被报道的吸烟？在温州中心医院就吸烟情况接受采访的33名患者中，两名曾吸烟的人也报告说他们已经戒烟了。
作者说，这项研究的局限性包括研究人群中相对较小的数据集和有限的临床疾病严重程度。后者的部分原因可能是在研究期间住院的老年患者数量少得难以解释。他们平均年龄为43岁。
“在我的临床实践中，我将更多地关注我们的数据点，更密切地观察病人，如果他们反馈有严重的肌痛。”Coffee补充道，“能够与该领域实时共享有用的数据是令人兴奋的。在过去的所有流行病中，期刊论文都是在感染消退后很久才发表的。”
原文来源：https://medicalxpress.com/news/2020-03-experimental-ai-tool-covid-patients.html
足踏星
尽管大多数新冠病毒感染案例停留在在轻度或中度，但有些人直至恢复都没能表现出 COVID-19 的任何症状。
而那些年事较高或患有基础性疾病的案例，更有可能需要吸氧或用上呼吸机。
为更好地筛查，研究人员将目光瞄向了人工智能（AI）工具，从而找到了三种可以准确预测严重后果的迹象，其中包括两项医院内的常规测试参数。
【研究截图】
鉴于新冠病毒仍在全球大流行，这项研究有着相当重要的参考意义。截至发稿时，仅美国就占据了全球 81.8 万病例中的 17.5 万例。
位于欧洲的意大利，属于本次全球疫情的重灾区，其上报的 COVID-19 死亡人数已超过 1.15 万（死亡率 11.39%）。
在严峻的现实面前，各地纷纷呼吁采取社交疏离和鼓励勤洗手等预防措施，但我们可能要等待几周后才能见到疫情曲线的明显放缓。
这意味着医疗资源的紧张程度有所缓解，让 COVID-19 的重症患者有更好的生存机会，毕竟当前并无可用的疫苗或特效药。
目前正在测试的一些药物和疫苗，已经表现出了潜在的希望，但仍需经历很长一段时间的验证才会向公众投放。
好消息是，一款基于人工智能（AI）的新工具，有望在开发成功后为医生揭示三个有关 COVID-19 并发症状的线索。如果能够将之扩大到更多的患者，则有望在未来几个月挽救更多的生命。
据悉，许多 COVID-19 感染者并无明显的症状，除非出现了发烧、咳嗽或呼吸急促等征兆。即便如此，仍需事先排除流感、喉咙疼痛、以及疲劳等常见问题。
此外，医生观察到一些患者声称自己出现了嗅觉和味觉的障碍。这可能是 COVID-19 较普通流感最特殊的地方，但仍有许多人只会感到轻微的不适。
新研究中，中美研究人员对来自温州两家医院的 53 名新冠病毒感染患者的数据展开了 AI 分析。
结果机器学习算法在其中发现了可能导致重症的三种征兆 —— 包括身体疼痛、丙氨酸氨基转移酶（ALT）酶水平、以及血红蛋白水平的异常。
作为一种肝酶，ALT 可用户肝功能衰竭等疾病的诊断，血红蛋白则是入门标准抽血检验工作流程的一部分。
AI 认为这三项参数能够准确预测 COVID-19 重症病例，该算法在急性呼吸道疾病综合症（ARDS）的风险提示方面有 70~80% 的准确性。
ARDS 则是 COVID-19 的一种并发症，其使肺部充液并导致了大约 50% 的患者死亡。
其它高度可疑的征兆可从肺部成像、发烧、强烈的免疫反应等特定模式中分析得出，但对轻松是否会转化成 ARDS 重症的预测不佳。
模型强调某些可能被医生所忽视的临床数据，例如 ALT 和血红蛋白的轻度升高、以及肌痛。
预测诊断的关键特征，包括了发烧、淋巴细胞减少、以及胸部影像学，但无法预测严重程度、以及年龄和性别等流行病学风险。
需要指出的是，尽管这项新研究中的所有 ARDS 患者均为男性，但大多数男性并未患上 ARDS 。
纽约大学格罗斯曼医学院医师兼教授 Megan Coffee 在接受法新社采访时称：
用机器来帮助涉及大量数据点的决策着实令人着迷，它可能与临床医生通常所见的有所不同。
研究团队仍在寻求进一步完善数据，以期在 4 月份的某个时候做好部署的准备。
有关这项研究的详情，还请移步至《计算机，材料和差异序列》（Computers, Materials & Continua）期刊查看。
原标题为《Towards an Artificial Intelligence Framework for Data-Driven Prediction of Coronavirus Clinical Severity》。
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中美合作开发设计试验性AI专用工具，可预测分析新冠病人是不是会加剧
