Forskare i USA och Kina rapporterade på måndag att de har utvecklat ett verktyg för artificiell intelligens som exakt kan förutsäga vilka nyinfekterade patienter med det nya coronaviruset som utvecklar svår lungsjukdom.

När den väl har distribuerats, algoritmen kan hjälpa läkare att göra val om var de ska prioritera vården i resursspända hälsovårdssystem, sa Megan Coffee, en läkare och professor vid New York University's Grossman School of Medicine som var medförfattare till ett papper om fyndet i tidskriften Computers, Material &Continua.

Verktyget upptäckte flera överraskande indikatorer som var starkast förutsägbara för vem som utvecklade så kallat akut andningssjukdomssyndrom (ARDS), en allvarlig komplikation av covid-19-sjukdomen som fyller lungorna med vätska och dödar cirka 50 procent av coronaviruspatienterna som får det.

Teamet tillämpade en algoritm för maskininlärning på data från 53 coronaviruspatienter på två sjukhus i Wenzhou, Kina, upptäcka att förändringar i tre funktioner - nivåer av leverenzymet alaninaminotransferas (ALT), rapporterade ont i kroppen, och hemoglobinnivåer- var mest exakt förutsägande för efterföljande, svår sjukdom.

Med hjälp av denna information tillsammans med andra faktorer, verktyget kunde förutsäga risken för ARDS med upp till 80 procents noggrannhet.

Däremot, egenskaper som ansågs vara kännetecken för COVID-19, som ett särskilt mönster i lungbilder som kallas "slipglasets opacitet, " feber, och starka immunsvar, var inte användbara för att förutsäga vilken av patienterna med initialt milda symptom som skulle få ARDS.

Varken ålder eller kön var heller användbara förutsägare, även om andra studier har funnit att män över 60 år löper högre risk.

"Det har varit fascinerande eftersom många av de datapunkter som maskinen använde för att påverka sina beslut var annorlunda än vad en kliniker normalt skulle titta på, "Kaffe berättade för AFP.

Att använda AI i medicinska miljöer är inte ett helt nytt koncept - det finns redan ett verktyg för att hjälpa hudläkare att förutsäga vilka patienter som kommer att utveckla hudcancer, för att bara ge ett exempel.

Det som gör detta annorlunda är att läkare lär sig snabbt om COVID-19, och verktyget kan hjälpa dem att styra i rätt riktning, förutom att hjälpa dem att bestämma vilka patienter de ska fokusera på när sjukhus blir överväldigade, sa medförfattaren Anasse Bari, datavetenskaplig professor vid NYU.

Teamet försöker nu förfina verktyget ytterligare med data från New York och hoppas att det är klart att distribueras någon gång i april.

© 2020 AFP