Gépi tanulásos módszer a hosszú Covid diagnosztizálására
A brit National Institute of Health (NIH) megbízásából egy kutatócsoport leírta a koronavírus-fertőzést követő hosszú Covid tüneteit és jellemzőit, majd egy gépi tanulásos módszert hoztak létre, ami sok ezer elektronikus kórlap átvizsgálására alkalmas.
- BigData-technológiával támogatott UDBD-Health adattárház
- Életet is menthet a megújult, automatizált és gyors diagnosztika
- A digitalizáció javíthatja az ellátást a nehezen megközelíthető településeken
- Így teljesít a teledermatológiai applikáció az SE-n
- Világviszonylatban új rákkutatási eljárást dolgoztak ki
A Lancet Digital Health folyóiratban megjelent cikkük szerint a hosszú Covid tünetei igen szerteágazóak, kezdve a légszomjtól egészen a fáradékonyságig, de fejfájás, “agyköd” és egyéb neurológiai problémák is jelentkezhetnek. Ezek elkülönítése azért volt különösen nehéz, mert ezek a tünetek más betegségek során is előfordulhatnak. A kutatók ezért az N3C big data adatbázist használták, amelyben 13 millió beteg, köztük 5 millió Covid-19 beteg adatait tárolják.
A lehetséges tüneteket meghatározva később megfuttatták az algoritmust a teljes adatbázison, és kiderült, hogy 2021 októberének végén 100 ezer hosszú Covidban szenvedő embert találtak Nagy-Britanniában, 2022 májusában pedig ez a szám már 200 ezerre nőtt.
Az algoritmus nem csak diagnosztikai célokra használható, hanem további elemzésekkel megállapítható például, hogy milyen kockázati tényezők vezetnek a hosszú Covid kialakulásához.
