人工智能可以解释为什么每一波COVID-19对人们的影响不同

研究人员发现了他们认为是COVID的强大代谢标记物，这一发现可能有助于更好地理解和治疗那些在诊断数月后仍出现症状的人。

来自萨里大学的科学家收集到血液样本的医院的病人发现COVID-19改变了人们的新陈代谢。该团队观察到，COVID-19的影响随着时间的推移而变化，第一波干扰代谢物的波与第二波不同。

尽管研究人员观察到，许多患者在从COVID-19中恢复后，代谢产物放松回到正常水平，但一小部分患者在感染后的几个月里继续受到干扰。

这项研究的第一作者、萨里大学的霍利-梅·刘易斯博士说:“据认为，大约有200万人在感染COVID-19一个月后出现症状，80万人在一年后仍然出现症状。因此，很明显，这种病毒将伴随我们一段时间，因此，科学界有责任更好地了解COVID-19，以及为什么对一些人来说，症状似乎比平均水平持续的时间更长。”

萨里的研究分析了164名住院患者的血液样本，其中123名COVID-19患者和41名在前两波感染期间PCR检测呈阴性的患者。19名阳性患者在感染后2至7个月也提供了样本。

利用人工智能模型，萨里大学的研究小组确定了6个代谢物可用于识别COVID-19的准确率为91%。

该研究的通讯作者、来自萨里大学的梅勒妮·贝利教授说:“据我们所知，这是第一次证明COVID-19现在对患者新陈代谢的影响不同于最初的波——我们认为这是由于出现了变体。众所周知，不同的COVID变体有不同的相关症状，所以这与血液化学变化有关是有道理的。”

带着这一点，我们开始部署人工智能识别COVID-19特征的生物标志物，无论COVID-19浪潮如何。这可以帮助我们更好地理解治疗的局限性，并帮助我们做出更好的治疗。”

这篇论文已发表在杂志上代谢物．

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