COVID-19: Software errechnet Pflegebedarf
KI-basiertes Vorhersageinstrument "CODOP" für beste klinische Versorgung in Krankenhäusern
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Software: Neues Tool "CODOP" soll COVID-19-Stationen entlasten (Bild: pixabay.com, geralt) |
Wien/München (pte022/17.05.2022/13:00)
Forscher der Universität Wien http://univie.ac.at und des Max-Planck-Instituts für Multidisziplinäre Naturwissenschaften http://mpinat.mpg.de haben einen neuen KI-basierten Algorithmus entwickelt, der vorhersagt, welche hospitalisierten COVID-19-Patienten das höchste Sterberisiko haben und intensivmedizinisch behandelt werden müssen.
30.000 Datensätze
Der sogenannte "COVID-19 Disease Outcome Predictor" (CODOP) könnte Ärzten dabei helfen, die Ressourcen für die intensivmedizinische Pflege auf diejenigen zu lenken, die sie am dringendsten benötigen, und ist besonders für Länder mit begrenzten Ressourcen von großem Wert, so die Wissenschaftler.
Die Forscher haben Daten aus routinemäßigen Blutabnahmen von fast 30.000 Patienten zu Programmierzwecken genutzt, die zwischen März 2020 und Februar 2022 in über 150 Krankenhäusern in Spanien, den USA, Honduras, Bolivien und Argentinien behandelt wurden.
Der entwickelte Algorithmus verwendet Messungen von zwölf Blutmolekülen, die standardmäßig bei der Aufnahme in das Krankenhaus erhoben werden. Dies bedeutet, dass sich das Vorhersageinstrument leicht in die klinische Versorgung eines jeden Krankenhauses integrieren lässt. "CODOP" ist zugänglich unter: http://gomezvarelalab.em.mpg.de/codop
Mehrstufige Entwicklung
CODOP wurde in einem mehrstufigen Prozess entwickelt, bei dem zunächst Daten von Patienten aus über 120 spanischen Krankenhäusern zum Training der KI auf die Vorhersage von Merkmalen für eine schlechte Prognose verwendet wurden. Der nächste Schritt sollte sicherstellen, dass das Tool unabhängig vom Immunstatus oder der COVID-19-Variante der Patienten funktioniert.
Daher wurde der Algorithmus an mehreren Untergruppen geografisch weitgestreuter Patienten getestet, die entweder ungeimpft oder geimpft und mit verschiedenen SARS-CoV-2-Varianten infiziert waren. Das Tool zeigte auch in diesem dynamischen Szenario der Pandemie eine gute Leistung bei der Vorhersage des Sterberisikos im Krankenhaus, heißt es.
Um auch zu prüfen, ob der Zeitpunkt der Blutentnahme die Leistung des Tools beeinflusst, hat das Team Daten von verschiedenen Zeitpunkten vergleichen, bevor sich die Patienten entweder erholten oder starben. Sie fanden heraus, dass der Algorithmus das Überleben oder den Tod von Krankenhauspatienten mit hoher Genauigkeit bis neun Tage vor dem Eintreten eines der beiden Ergebnisse vorhersagen kann.
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