Maschinelles Lernen zur Prognose von schwerem Verlauf bei COVID-19

Von Charlie Meier

Ein kürzlich entwickeltes System für maschinelles Lernen verspricht, komplexere Muster bei einer großen Anzahl von Menschen mit COVID-19 zu erkennen. Laut den Forschern kann das Prognosemodell genau vorhersagen, wie der Kampf eines Patienten mit der Infektion verlaufen wird. Es sendet dann die Ergebnisse in leicht verständlicher Form an den Kliniker zurück. Das Tool trägt den Namen SCARP – Severe COVID-19 Adaptive Risk Predictor.

Unterstützung von Krankenhäusern durch maschinelles Lernen

bessere prognose von schwerem covid 19 durch maschinelles lernen

Das neue System kann dabei helfen, das eintägige und siebentägige Risiko eines Patienten, der mit COVID-19 im Krankenhaus liegt, zu definieren. Darüber hinaus lassen sich damit schwerere Formen der Krankheit besser prognostizieren, was das Krankenhauspersonal spürbar erleichtern würde. SCARP benötigt nur eine minimale Menge an Eingaben, um eine genaue Vorhersage zu ermöglichen. Dies macht es schnell, einfach zu bedienen und zuverlässig, um Behandlungs- und Pflegeentscheidungen zu treffen. Dies stellt Ärzten ein interaktives und anpassungsfähiges Werkzeug zur Verfügung. Damit lassen sich außerdem auch klinische Variablen in Echtzeit am Krankenbett eines Patienten eingeben, so die Entwickler. Im Gegensatz zu früheren klinischen Methoden, bei denen die Risikobewertung eines Patienten auf seinem Zustand zum Zeitpunkt des Krankenhauseintritts basiert, passt sich maschinelles Lernen den neuesten verfügbaren Patienteninformationen an. Dementsprechend berücksichtigt es auch die Änderungen dieser Messungen im Laufe der Zeit.

ärztin schreibt diagnose von patient mit coronavirus auf dem rechner

Insgesamt waren die eintägigen Risikoprognosen von SCARP für das Fortschreiten zu schwerem COVID-19 oder Tod zu 89 % genau. Die siebentägigen Risikoprognosen für beide Endpunkte waren zu 83 % genau. Die Forscher planen weitere Studien, mit denen sie die Leistung in großem Maßstab anhand mehrerer Patientendatenbanken validieren können. Diese erfolgreiche Demonstration der Forschungsergebnisse zeigt, dass SCARP ein benutzerfreundlicher, hochpräziser und klinisch aussagekräftiger Risikorechner für Patienten mit Sars-CoV-2 sein kann. Ein solides Verständnis des Echtzeitrisikos eines Patienten, innerhalb der nächsten 24 Stunden und der nächsten Woche zu einer schweren Krankheit oder zum Tod zu gelangen, könnte den Gesundheitsdienstleistern helfen, fundiertere Entscheidungen und Behandlungsentscheidungen für ihre Patienten mit COVID-19 zu treffen.

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