应用程序使用人工智能,生物标志物确定COVID-19疾病的严重程度

一个新的移动应用程序可以帮助临床医生确定哪些患有新型冠状病毒(COVID-19)的患者可能患有严重的病例。该应用程序由纽约大学牙科学院的研究人员创建,使用人工智能(AI)评估血液测试中的危险因素和关键生物标志物,从而产生COVID-19“严重性评分”。

当前对COVID-19的诊断测试可以检测病毒RNA以确定某人是否患有该病毒-但它们无法提供有关COVID优势患者可能患病程度的线索。

他说:“识别和监测有严重疾病风险的人可以帮助医院优先安排护理并分配ICU病床和呼吸机等资源。同样,了解并发症风险低的人可以帮助减少这些患者在家中得到安全管理的住院率。”领导这项研究的纽约大学牙科学院生物材料教授John T. McDevitt博士。

“我们希望医生拥有他们所需的信息和挽救生命所需的基础设施。COVID-19挑战了这两个关键领域。”

创建严重性评分

研究人员使用来自中国武汉的160例住院的COVID-19患者的数据,确定了在血液测试中测得的四种生物标志物,它们在死亡患者和康复患者中均显着升高:C反应蛋白(CRP),肌红蛋白(MYO),降钙素原(PCT)和心肌肌钙蛋白I(cTnI)。这些生物标志物可以表示与COVID-19相关的并发症,包括急性炎症,下呼吸道感染和不良心血管健康。

然后,研究人员使用生物标记以及年龄和性别这两个已确定的危险因素,建立了一个模型。他们使用一种机器学习算法(一种AI)对模型进行了训练,以定义COVID-19疾病的模式并预测其严重程度。将患者的生物标志物和危险因素输入模型后,它会产生从0(轻度或中度)到100(重度)的COVID-19严重程度数字评分。

该模型已使用来自中国深圳的12例住院的COVID-19患者的数据进行了验证,这证实了该模型的严重性评分对于死亡患者和出院患者均更高。这些发现发表在皇家化学学会杂志的《芯片实验室》上。

当纽约市成为大流行的中心时,研究人员使用来自1000多名纽约市COVID-19患者的数据进一步验证了该模型。为了使该工具可供临床医生使用并方便使用,他们开发了一种移动应用程序,可以在即时护理点使用它来快速计算患者的严重程度评分。

临床决策支持工具

该应用程序已在布鲁克林的纽约大学朗格尼分校的家庭健康中心进行了回顾性评估,该中心作为美国最大的联邦合格健康中心网络之一,每年为102,000多名患者提供服务。

家庭首席医学官Isaac P. Dapkins医师表示:“ COVID-19的实时临床决策支持工具可能非常有帮助,尤其是在门诊病人中,有助于指导风险最大的人群的监测和治疗计划。 NYU Langone的健康中心和芯片研究实验室的合著者。

在五月份在纽约大学朗格尼分校的家庭健康中心优化了该应用程序的临床实用性之后,研究人员计划在未来几周内将其推广到全国。 COVID-19严重性评分可能会与电子健康记录整合在一起,从而为临床医生在早期阶段就诊断出COVID-19的患者提供可操作的信息。

NYU Langone家庭健康中心执行主任Larry K. McReynolds说:“我们希望该工具可以帮助识别那些有不良后果的高风险人士,并减少COVID-19带来的健康差异。”

以测试创新为基础

COVID-19严重性评分利用了先前开发的McDevitt模型来预测心脏病患者的预后。心脏健康是McDevitt实验室的几个优先事项之一,该实验室创建了即时诊断系统,可以对这些诊断系统进行编程,以测试口腔癌,心脏病以及现在的COVID-19生物标志物。

该诊断系统使用小的,非侵入性的样本-例如唾液或指尖上的血滴-将其添加到由McDevitt率先配备了信用卡的装有生物Nano芯片的卡式墨盒中。将该盒插入便携式分析仪中,该分析仪可同时测试一系列生物标志物,并在不到半小时的时间内提供结果。

由于该技术当前仅用于研究和信息目的,因此COVID-19应用程序可以与现有的实验室测试一起使用,并且需要经过授权的临床医生的监督。但是,在接下来的几个月中,McDevitt的实验室与从其实验室中分离出来的公司SensoDx合作,计划开发和扩展检测一滴血中COVID-19严重度生物标志物的能力-类似于人患有糖尿病的人会测试他们的血糖-并在现场产生严重程度评分。

McDevitt说:“借助COVID-19,即时医疗点检测与决策支持系统一起,可以改善临床医生对患者进行分类的方式-并可能改善其结果,特别是对于那些需要更紧急和积极护理的患者。”

除了McDevitt在纽约大学牙科学院的研究小组外,该研究还包括来自纽约大学格罗斯曼医学院,纽约大学丹登工程学院,武汉大学中南医院和Latham BioPharm Group的合作者。该应用程序是由McDevitt的实验室和McDevitt创立的公司OraLiva开发的,可用于Apple和Android设备。该应用程序指定供授权的临床医生使用,不适合患者一般使用。

该研究的资金由美国国家牙科和颅面研究所(3U01DE017793-02S1和5U01DE017793-2)提供。

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