Ученые разработали нейросеть, предсказывающую тяжесть заболевания пациента с COVID-19

В исследовании приняли участие почти 300 человек с пневмонией. Пациентов, которым понадобилась кислородная поддержка, система вычислила в 96% случаев

Международная команда ученых под руководством специалистов Политехнического института Ренсселера (США) разработала нейросеть, которая поможет предугадать, как будет протекать коронавирус у пациента и даже понадобится ли больному подключение к аппарату ИВЛ.

В исследовании приняли участие 295 пациентов с пневмонией из США, Италии и Ирана. Больных, которым понадобилась кислородная поддержка, система вычислила в 96% случаев. Предварительные результаты опубликованы в научном журнале Medical Image Analysis.

Ранее нейросети уже использовались при диагностике коронавируса: существуют системы, которые вычисляют тяжелые случаи по снимкам легких с вероятностью 90%. Для более точного результата эксперты учли возраст и температуру, уровень калия, билирубина, креатинина и процент лимфоцитов.

Но до практического использования нейросеть предстоит еще долго тестировать, считает генеральный директор контрактно-исследовательской компании «Клиникал Экселанс Груп» Николай Крючков.

Николай Крючков генеральный директор контрактно-исследовательской компании «Клиникал Экселанс Груп» «Мы в нейронную сеть при правильном подходе загружаем очень большое количество входных данных и загружаем информацию о выходных данных, в данном случае о наступлении летального исхода или какого-то тяжелого осложнения. Мы заранее не знаем, какие из исходных параметров будут обладать наиболее предсказывающей силой и в какой совокупности. То есть вообще система должна выбрать из этого большого количества входных параметров некоторое ограниченное количество наиболее важных. Например, в данном случае это был билирубин, калий, креатинин — эти параметры оказались наиболее значимы с точки зрения прогноза. Но создать модель на тестовой выборке — это не слишком сложно, важно ее валидировать и оттестировать, а для этого нужны другие данные — сходные, но другие. Если она на тех данных покажет сопоставимую высокую точность, чем на тестовой модели, то мы будем говорить, что да, скорее всего, система может иметь практическое применение. Нейросети уже используются. В здравоохранении, например, всем хорошо известна задача распознавания изображений, например, рентгенологических, УЗИ-изображений. Системы с этими задачами очень хорошо справляются».

Ранее ученые из Массачусетского технологического университета разработали нейросеть, способную определить коронавирус по звуку кашля. Система изучила работу легких и связок человека, а также 2,5 тысячи записей кашля. Точность нейросети составила 98,5%. Алгоритм позволяет вычислить даже бессимптомных больных.