Общите усилия на учени от Мазачусетската болница, здравно-научната компания ZOE и Лондонският университет Кингс са разработили вид изкуствен интелект, който може да прогнозира дали някой има COVID-19, въз основа на наличните симптоми.
Изкуственият интелект използва данни от приложението COVID Symptom Study, за да прогнозира инфекция с вируса, сравнявайки симптомите на хората с резултати от традиционни COVID-тестове.
Учените установяват, че 2/3 от позитивните за коронавирус хора са имали загуба на вкус и обоняние, позната още като аносмия. Това може да служи като доказателство, че аносмията е по-точен симптом за наличието на COVID-19 от хремата.
След това учените създават машинен модел на научаване, който да прогнозира с близо 80% точност дали човек може да е заразен с коронавирус, основавайки се на неговите възраст, пол и комбинация от четири симптома: загуба на вкус и обоняние, тежка или упорита кашлица, умора и пропускане на хранения. Прилагайки модела върху цялата група използващи приложението (над 800 000 души) и имащи симптоми, изкуственият интелект предвижда, че само 1/5 от тях (17,42%) може да е болна.
Според изследователите прогнозата на изкуствения интелект и широкото използване на приложението могат да помогнат в установяването на диагнозата при хората, които е много вероятно да са заразени, още щом започнат най-ранните симптоми.
Учените разработват алгоритъм, за да открият кои първоначални симптоми са предвестници на по-тежко протичане на вируса. Биват определени следните шест клъстъра:
Учените установяват също така, че по-пълните хора са били предразположени към по-тежки симптоми, както възрастните и тези с хронични белодробни заболявания. Освен това излиза по-вероятно мъжете да имат по-тежки симптоми.
Първите два клъстъра се свързват с по-леките форми на COVID-19. Третият е по-скоро необичаен, защото симптомите се проявяват на стомашно-чревно ниво вместо на белодробно. Следващите три клъстъра постепенно се влошават.
При доказване надеждността на този модел точното описание на първоначалните симптоми може да е много полезно, за да се установят пациентите с по-висок риск от тежко протичане на заболяването и да им се осигури най-добрата грижа.