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KI-Tool soll vorhersagen, ob Covid-Patienten leben oder sterben werden
Der Algorithmus «Covid-19 Disease Outcome Predictor» verwende Messungen von zwölf Blutmolekülen und könne problemlos in jedem Krankenhaus genutzt werden.
Veröffentlicht am 23. Mai 2022 von WS.
Kann Künstliche Intelligenz (KI) vorhersagen, ob Covid-Patienten ihre Erkrankung überleben oder nicht? Wie das Medienportal The Defender in Bezugnahme auf Euronews mitgeteilt hat, wurde ein Tool entwickelt, das Ärzten helfen soll, Krankenhauspatienten zu identifizieren, die am meisten gefährdet sind, an Covid-19 zu sterben.
Demnach könne der Algorithmus Ärzten dabei helfen, die Ressourcen für die Intensivpflege auf diejenigen zu lenken, die sie am dringendsten benötigten, was laut den Entwicklern des KI-Tools besonders für Länder mit begrenzten Ressourcen wertvoll sein könnte.
Laut Euronews nutzten die Wissenschaftler für die Entwicklung des Tools biochemische Daten aus Routine-Blutproben von fast 30’000 Patienten, die zwischen März 2020 und Februar 2022 in über 150 Krankenhäusern in Spanien, den USA, Honduras, Bolivien und Argentinien behandelt wurden.
Die Blutentnahme bei so vielen Patienten bedeutete, dass das Team Daten von Menschen mit unterschiedlichem Immunstatus – geimpft, ungeimpft und mit natürlicher Immunität – und von Menschen, die mit jeder Variante von Covid-19 infiziert waren, erfassen konnte.
So habe man herausgefunden, dass der Algorithmus «mit hoher Genauigkeit das Überleben oder den Tod von Krankenhauspatienten bis zu neun Tage vor dem Eintreten eines der beiden Ergebnisse vorhersagte».
Der daraus resultierende Algorithmus – Covid-19 Disease Outcome Predictor (CODOP) genannt – verwende Messungen von zwölf Blutmolekülen, die normalerweise bei der Aufnahme in ein Krankenhaus entnommen werden, so dass das System problemlos in jedes Krankenhaus integriert werden könne.
Quelle:
The Defender: Can AI Predict Whether COVID Patients Will Live or Die? This Tool Shows Doctors Who Is More at Risk – 19. Mai 2022
Euronews: Can AI predict whether COVID patients will live or die? This tool shows doctors who is more at risk – 18. Mai 2022
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