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Alavancando a inteligência artificial na previsão da progressão da COVID19 

Algoritmo de Severidade1 Atellica® COVID-19

E se a inteligência artificial pudesse ser usada para prever a provável progressão para uma maior gravidade da doença em pacientes da COVID-19?

Imagine os benefícios de ser capaz de avaliar com mais precisão a potencial probabilidade de progressão de doenças e severidade dessas doenças em pacientes com COVID-19. Se pudéssemos prever melhor a progressão da doença em pacientes individuais e ajudar a identificar aqueles com maior risco de doenças graves antes da progressão clínica significativa, os profissionais de saúde poderiam planejar melhor os recursos necessários para apoiar esses pacientes e ajudar a visar e implementar mais cedo planos de tratamento mais eficazes. 

14-500 Clinical cases

Uma nova colaboração para combater o novo virus 

Por meio de uma colaboração com uma série de instituições líderes de saúde em todo o mundo, iniciamos um projeto de um ano para explorar a validade deste conceito e desenvolver um modelo preditivo com base na aprendizagem de máquinas para testar o conceito. Munidos com dados identificados de pacientes COVID-19 de mais de 14.500 pacientes COVID-19 de nossos parceiros de pesquisa no Houston Methodist Hospital (TX, EUA), Emory University Healthcare (GA, EUA) e no Hospital Universitário de La Paz (Espanha), realizamos uma análise retrospectiva que incluiu vários dados clínicos, demográficos e laboratoriais. Com base em nossa experiência em testes moleculares, hemostasia, hematologia, química e imunoensaio, começamos a combinar e revisar dados de parâmetros de laboratório selecionados e exploramos suas potenciais relações interdependentes no desenvolvimento de um modelo capaz de prever a provável progressão para doenças graves e disfunções multiorgânicas com risco de vida em pacientes com COVID-19. Nove parâmetros de laboratório clinicamente significativos foram identificados e selecionados para inclusão no algoritmo, além da idade do paciente, são eles: D-dímero, lactato desidrogenase (LDH), linfócitos %, eosinófilos %, creatinina, proteína C reativa (PCR), ferritina, TP-INR e troponina cardíaca I.

65 AI powered apps

Transformando dados em uma ferramenta preditiva para potencialmente apoiar os médicos em suas decisões críticas

A Siemens Healthineers possui mais de 700 patentes relacionadas à Machine Learning e é líder no campo da inteligência artificial (IA) e aprendizagem profunda de máquinas com mais de 65 aplicações alimentadas por IA. Ao integrar talentos de todos os segmentos mais amplos da Siemens Healthineers de diagnóstico in vitro e inovações digitais, agregamos e analisamos os vários dados do paciente, incluindo a progressão do paciente até a insuficiência respiratória aguda, danos aos órgãos em estágio final e mortalidade hospitalar de 30 dias. Então, começamos a "treinar" um sistema de IA para analisar estes dados e como estes valores laboratoriais e a idade do paciente podem se inter-relacionar algoritmicamente na determinação da provável progressão para um estágio grave da doença. Com cada conjunto adicional de dados de pacientes, o emergente sistema de IA reconheceu padrões e aplicou análise a novos perfis de pacientes, percebendo automaticamente, e analisando valores e resultados para gerar probabilidades. Este "treinamento" do sistema permitiu que o Algoritmo de Severidade Atellica® COVID-19 tornar-se mais preciso ao longo do tempo.

The Atellica COVID-19 Severity Algorithm is intended for educational purposes only. It is not for clinical or patient care, diagnosis, treatment, or to cure or prevent any disease. Availability varies by country.

O destá agora sendo avaliado por vários laboratórios em todo o mundo para ajudar a avaliar os benefícios clínicos potenciais que a inteligência artificial pode ser capaz de oferecer para ajudar os clínicos a gerenciar planos de tratamento para pacientes com COVID-19.


Web app

Obtenha acesso a uma versão do algoritmo de Uso Educacional totalmente funcional, no qual você pode inserir os valores laboratoriais e a idade de um potencial paciente para gerar um score de gravidade clínica COVID-19, incluindo a probabilidade projetada de uso do ventilador, danos aos órgãos em estágio final e mortalidade hospitalar de 30 dias.

O algoritmo foi projetado para uso com o navegador web GOOGLE CHROME em computadores, laptops e tablets. O algoritmo não foi otimizado para uso em smartphones e, portanto, não é recomendado.


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