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算法模型可在应用程序用户中诊断COVID的准确率接近80%

英国和美国的研究人员开发了一种自动预测模型,该模型可以仅根据症状来判断某人是否感染了COVID-19。

伦敦国王学院的医学博士蒂姆·斯佩克特尔( Tim Spector)和同事们对他们的算法预测器进行了训练,该算法是根据由史克夫特和马萨诸塞州综合医院医学博士的安德鲁·陈(Andrew Chan)博士所领导的COVID症状研究收集的。

症状研究的关键部分是一个应用程序,该应用程序现在已经被全世界超过330万人使用。用户每天报告其健康状况,并在出现时记录与COVID-19相关的任何新症状。

在本研究5月11日在线发表于《自然医学》上的“实时跟踪自我报告的症状以预测潜在的COVID-19” 研究中,研究小组分析了该应用程序近250万用户的自我报告数据。

约有三分之一的大规模患者出现了症状,如持续咳嗽,发烧,疲劳以及味觉或嗅觉丧失(失眠)。在这250万中,超过18,300表示已进行了COVID测试,而超过7,100则表示已恢复阳性。

然后,Spector和他的同事将症状之间的点(分别或两种或多种的结合)与阳性测试结果联系起来。

研究人员根据这些发现创建并测试了具有AI组件的预测模型。他们发现,根据年龄,性别和以下四个主要症状的组合,将COVID阳性患者与COVID阴性患者分开,该模型的准确性接近80%的准确性:厌食症,严重或持续咳嗽,疲倦和不进餐。

此外,当团队将模型应用于超过80万名出现症状的应用程序用户时,他们发现该队列中17.42%的人可能患有COVID-19。

在伦敦国王学院发布的研究报道中,Spector说,根据研究的大数据结果,味道或气味的丧失是“对该病感染COVID-19的关键预警信号,应包括在常规筛查中”。

他补充说:“我们强烈敦促各地的政府和卫生当局将此信息广为人知,并建议任何突然失去嗅觉或味觉的人以为自己被感染并遵守当地的自我隔离准则。”