速度比COVID:一个计算机模型,预测疾病的下一步行动

现在计算模型的发展可以给密歇根医院及其保健提供者腿上COVID-19通过预测哪些病人承认可能会迅速恶化。一旦实现,模型可以帮助医院预测快速变化的病人需要在保持保健提供者的安全。

称为M-CURES和由一个团队开发的计算机科学,工业操作和工程和医疗人员在密歇根大学的工程学院,精密健康和密西根州医学模型使用机器学习算法来紧缩超过200的个人卫生和人口统计学变量COVID-19病人。研究人员发现,一些最有预测力的变量包括年龄、基础疾病和当前的药物。模型输出数值评分,每四个小时更新一次,预测病人的需要ICU-level保健的可能性。初步验证M-CURES显示它是有效地预测疾病的进展。

“M-CURES能够帮助医院获得更好的回答这样的问题是谁可能需要ICU护理和重症护理病床将需要多少在给定的时间框架,“珍娜恩斯说,计算机科学副教授主任工程和精度在密歇根大学健康。“它还可以帮助重症COVID患者的家庭给予他们更多的时间来评估治疗方案。”

密西根州医学助理教授迈克尔•Sjoding M-CURES世卫组织正在与恩斯,说M-CURES也可能是一个重要的方法来管理复杂的治疗一种高度传染性的疾病。穿上防护装备,仔细监控的数量保健提供者在一个房间里占用宝贵的时间在紧急情况下,他说M-CURES有助于保健提供者更好地预测病人的需求,防止紧急情况才开始。

“照顾COVID病人同时保持卫生保健提供者安全意味着一切都只需要一段时间。因此,任何可以帮助我们计划未来非常有价值,”Sjoding说。”non-COVID危机,常常有10到15人在病人的房间,5到10人房间里,准备好并帮助当病人正在恶化。与COVID患者是不可能的,所以重要的是不会措手不及,我认为M-CURES会有所帮助。”

使用大型跨学科的研究团队包括十个研究生在恩斯的实验室,研究小组开发了模型在几周完全加速时间为这种类型的模型,通常需要数月甚至数年开发和验证。团队使用一个名为小提琴的数据处理工具,以前由CSE研究生Shengpu唐合作与其他研究人员在密西根州医学和计算机科学和工程。

“任何研究者希望时间和时间不是我们的东西,”恩斯说。“但我们了解情况的严重性,拼命努力工作我们可以提供一些我们觉得有信心。”

研究小组现在完成模型验证和确定模型融入医院的最佳方式操作。他们也努力剔除变量来提高计算效率和普遍性模型。他们估计在密西根州医学系统可以启动并运行在一到两个月。

项目团队还包括密西根州医学教授Brahmajee Nallamothu和约翰Ayanian;助理教授Karandeep辛格和汤姆谷;研究人员John Donnelly;计算机科学和工程专业学生伊恩·福克斯,莎拉•Jabbour法赫德Kamran,米拉Krishnamoorthy, Jeeheh哦,哈利Rubin-Falcone Shengpu Tang唐娜Tjandra Jiaxuan王;工业操作和工程研究生研究助理哈利洛夫otl;和密西根州医学学生本杰明李。