COVID首次大规模筛查系统情况下了97%的敏感性
洗手hydroalcoholic凝胶,闻到它,使用二维码来回答一个简短的问卷调查。这些非常简单的行为构成了世界上第一个专利质量COVID病例筛选系统。
我大学的一个研究小组·罗维拉Virgili,会同Pere Virgili健康研究所开发了这种方法,基于人工智能技术。模型立刻决定哪些人有低,中,高的风险的疾病在那一刻的敏感性为97%。这个设备已经安装的第一个原型门口桑特Reus琼大学医院和研究结果已经发表在《华尔街日报》科学报告。
柑橘类水果和苹果两个第一香味SARS-CoV-2病毒患者停止检测。Anosmia-that说,损失的能力来检测smells-has是特征的症状之一COVID以来的大流行。但它不是唯一的一个。高温,头痛,咳嗽,不舒服,喉咙痛都是冠状病毒的迹象也感冒或流感。所以没有任何诊断测试,你怎么能知道哪些病毒症状造成的吗?
已获得专利的系统是基于一个hydroalcoholic凝胶的一个特定浓度的柑橘精华已被添加。“我们知道从先前的研究结果,这香气的第一COVID患者不能理解当他们失去嗅觉,”爱德华·Llobet说,研究员从URV的电子、电气和自动化工程。“我们与不同浓度测试,直到我们确定我们需要的,”他补充道。
这个测试进行大约500病人,在第二波的大流行,参加圣琼大学医院的急诊科Reus和初级保健中心Reus因为他们COVID-like症状或因为他们无症状但一直在密切接触的一个积极的情况。他们必须擦手凝胶,然后三秒后闻到他们。
结果被认为是-如果他们公认的柑橘类水果,和积极的,如果他们不能闻到凝胶或无法检测柑橘香气。一旦已经这样做,这项研究的参与者填写一个简短的问卷与气味测试的结果和其他数据,如年龄、性别和不同症状的存在与否。
“我们给每个症状诊断价值根据我们的计算,有8个,我们作为检测统计上显著的疾病,”解释Youcef Aceli, IISPV研究员,领导这项研究。一旦参与者给他们的答案,他们得到了PCR测试来检查结果。
“我们已经开发出的系统是基于机器学习和问卷的结果被用来生成一个模型,使质量检测COVID情况下当资源不允许的诊断测试,”阿尔伯特·费尔南德斯说URV研究员和基于人工智能算法的开发人员。确保数据几乎完全敏感性(97%),这使得它有用的筛查方法的数量。
“市场上的抗原测试平均灵敏度为80%,这意味着假阴性的数量是20%。我们开发了不是诊断测试,但筛选系统,旨在检测阳性,防止假阴性的最大数量,”研究人员解释。
这个设备是为了弄清楚什么人COVID的风险,这将有助于中断传播链。“其目的是保护最脆弱的人,提醒人们症状COVID呆在家里或采取极端的预防措施,如戴着面具和卫生部门的建议后,“Aceli说。
的原型,IISPV和URV提起欧洲专利,正在被投放市场。目的是安装在医院、住宅、学校或公共交通工具,使用它的人都知道传播病毒的风险。URV稳定物价部门和IISPV创新和转移单位有辅助研究小组来保护质量检测系统。
