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.
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.
Trabalhando para colocar o algoritimo potencialmente em uso na prática clínica
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.
Gostaria de testar o algoritmo?
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.
