Учени разработиха невронна мрежа, която може да се използва за оценка на вероятността от тежка форма на COVID-19 при новозаразени. Статия, описваща разработката, е публикувана в научното списание „Frontiers in Immunology“ от пресслужбата на Нижегородския държавен университет, съобщи БГНЕС.
"Това заболяване обхваща много системи на организма, така че е много важно да се идентифицират ключовите признаци, които определят тежестта на COVID-19. На помощ ни дойдоха методи за анализ на данни и машинно обучение, които ни позволяват да стесним голямото пространство от лабораторни данни до няколко прости и тълкуваеми показатели", каза един от авторите на изследването, Михаил Иванченко.
Напоследък невронните мрежи се научиха да изпълняват нетривиални задачи и дори да „мислят“ творчески - например рисуват картини и оцветяват в стила на Ван Гог или Кандински. Математиците наскоро научиха изкуствен интелект да разпознава и следи от меланом. Невронната мрежа се справя с това по-добре от експертите онколози.
В процеса на подготовка на невронната мрежа са участвали 60 доброволци на възраст от 18 до 85 години. Те били приети в болници в Нижни Новгород през май-август миналата година с потвърдена коронавирусна инфекция от COVID-19 с различна тежест.
Лекарите проследили как състоянието на тези пациенти се променя в ранните етапи на инфекцията и също така проучили как коронавирусът засяга 50 различни биомаркера в телата им. Учените използвали тези данни, както и подобна информация за 17 здрави хора, за да обучат невронната мрежа да определя кои от факторите влияят най-силно върху тежестта на COVID-19.
В резултат на това невронната мрежа успяла да предвиди тежестта на заболяването с вероятност 83%. За да направи това, й били необходими само осем биомаркера.
Въз основа на тази невронна мрежа учените са разработили приложение за смартфони, с което може бързо да се оцени вероятността от тежък ход на COVID-19. За да направите това, трябва да въведете резултатите от анализите за тези биомаркери. То може да бъде изтеглено безплатно на уебсайта на университета.
