أداة للتنبؤ بالمرضى الأكثر عرضة لخطر الإصابة بكورونا
ابتكر باحثون بريطانيون من إمبريال كوليدج لندن أداة للتعلم الآلي يمكن أن تساعد في تحديد المرضى الأكثر عرضة لخطر الإصابة بمرض "كوفيد -19" الشديد أثناء وجودهم في المستشفى.
وكانت الأداة، التي تم الإعلان عن تفاصيلها اليوم في دورية "ذا لانسيت ديجتال هيلث"، هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي (AI)، واستطاعت التنبؤ بالمرضى المعرضين لخطر كبير للإصابة بدقة تبلغ 87 بالمائة.
وطور الباحثون الأداة باستخدام بيانات المستشفى والمرضى الروتينية، حيث قاموا بتدريب خوارزمية على تحديد عوامل الخطر المرتبطة بعدوى "كوفيد -19"، مثل العمر والجنس والاتصال بمرضى معديين آخرين، ومكان وجود الأسرة وكيفية تحرك المرضى في جميع أنحاء المستشفى.
ويمكن أن يساعد توقع المرضى المعرضين لخطر الإصابة بالعدوى أثناء وجودهم في المستشفى في منع انتقال العدوى إلى المرضى والموظفين الآخرين.
وتم اختبار الأداة باستخدام بيانات من المرضى الذين تم إدخالهم إلى مستشفيات إمبريال كوليدج للرعاية الصحية خلال الموجتين الأوليين من عدوى كوفيد -19، وتم التحقق من صحتها باستخدام بيانات من مستشفيات جامعة جنيف، وهذه هي أول دراسة تستخدم معلومات الاتصال بالمريض للتنبؤ بدقة بخطر الإصابة بـ"كوفيد -19" في المستشفى.
ويعتقد الفريق البحثي أنه يمكن تطبيق هذه الأداة على حالات عدوى أخرى، يمكن أن يتعرض بعض المرضى لخطر الإصابة بها أثناء وجودهم في المستشفى، مثل "المطثية العسيرة"، وهي نوع من البكتيريا المسبب للإسهال.
ويقول المؤلف الرئيسي للدراسة آشلي مايل من قسم الرياضيات في إمبريال كوليدج لندن، إنه "طوال جائحة كوفيد -19 طور بعض المرضى العدوى أثناء إقامتهم في المستشفى، وهناك حاجة لتطوير نماذج تنبؤية لتحديد المرضى الأكثر عرضة لخطر الإصابة بـ (كوفيد -19) والتدخل للتخفيف من النتائج السيئة للمرضى، ويمكننا القيام بذلك جنبا إلى جنب مع التدابير المعتادة لتقليل تفشي المرض والمزيد من عمليات الانتقال".
ويضيف: "لقد صممنا إطارا للتعلم الآلي يمكنه تحديد المرضى الأكثر تعرضا لخطر الإصابة بـ (كوفيد -19) بدقة تصل إلى 87 بالمائة، ويمكن استخدام هذا الإطار كجزء من مجموعة من أدوات المراقبة لتعزيز استراتيجيات العدوى والوقاية والسيطرة ، خاصة خلال أشهر الشتاء عندما تنتشر العدوى بسهولة أكبر ".
