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COVID-19, il machine learning aiuterà a predire la gravità della malattia

Pubblicato su INFORMAZIONE 24 in: HI-TECH

Mentre il mondo è alle prese con la campagna vaccinale, uno studio pubblicato sul JAMA Network Open promette di migliorare la comprensione che abbiamo dei fattori di rischio che possono portare, in pazienti già ospedalizzati per COVID-19, ad un aggravamento delle condizioni. Il risultato è stato ottenuto applicando una serie di algoritmi al National COVID Cohort Collaborative Data Enclave, un database al cui interno sono stati raccolti i dati di centinaia di migliaia di test effettuati su cittadini statunitensi. In totale sono stati coinvolti 34 centri medici e scandagliati i dati di oltre un milione di adulti, 174.000 positivi alla malattia e 1.133.000 negativi tra gennaio e dicembre 2020.

Lo studio mostra ad esempio come sono cambiate le cure nel corso del tempo, con ad esempio la percentuale di persone trattate con la idrossiclorochina scese quasi a zero entro maggio 2020, mentre nel tempo sono cresciute quelle curate con il desametasone, uno steroide che si è dimostrato nel tempo affidabile per combattere la malattia.

L'analisi mostra anche come, negli Stati Uniti e prendendo come riferimento quel campione, il tasso di mortalità dei pazienti ricoverati in ospedale sia sceso dal 16% di marzo e aprile fino al 9% di settembre e ottobre. Le persone con battito cardiaco, frequenza respiratoria e temperatura più elevate al momento del ricovero, avrebbero statisticamente più probabilità di necessitare l'uso di strumenti come il respiratore. Nei casi gravi si notano anche livelli anomali di globuli bianchi, acidità del sangue e funzionamento dei reni.


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