Разное

Калькулятор беременности по: Калькулятор беременности онлайн

Создан калькулятор для оценки тяжести заболевания коронавирусом

Свежий номер

РГ-Неделя

Родина

Тематические приложения

Союз

Свежий номер

Общество

25.10.2021 17:40

Поделиться

Антон Дерябин (Нижний Новгород)

Ученые Нижегородского государственного университета имени Лобачевского (ННГУ) совместно с коллегами из Приволжского исследовательского медицинского университета (ПИМУ) и Гентского университета (Бельгия) разработали калькулятор, который позволяет быстро и точно оценивать тяжесть заболевания COVID-19 на ранней стадии.

Пресс-служба Университета им. Лобачевского

Ученым удалось выявить ключевые прогностические признаки. На основе анализа, проведенного с использованием искусственного интеллекта, было отобрано восемь параметров, которые могут с точностью до 87 процентов предсказать, разовьется ли у пациента тяжелое заболевание. Это такие показатели, как уровень креатинина, глюкозы крови, белка фибриногена, который связан со свертываемостью крови, C-реактивного белка и интерлейкина-6, характеризующих воспаление в организме, количество моноцитов и еще ряд других.

Эти показатели можно измерить в большинстве клинических лабораторий по всему миру. При определенном их уровне у 14-17 процентов пациентов развивается тяжелая форма заболевания, требующая кислородной поддержки и госпитализации в отделение интенсивной терапии.

Изучалась группа в 60 пациентов с COVID-19 в возрасте от 18 до 85 лет, исключая беременных женщин и пациентов с тяжелым иммунодефицитом. Анализы у добровольцев брали на первой неделе госпитализации. Контрольная группа состояла из 17 здоровых человек.

Врач заносит в калькулятор восемь основных показателей и получает прогноз течения заболевания

— Выявление пациентов, у которых разовьется тяжелая форма COVID-19 и полиорганные повреждения, прежде было проблемой. Нам же удалось точно спрогнозировать тяжесть их состояния, — рассказал «РГ» проректор ННГУ по научной работе Михаил Иванченко. — Для здравоохранения важно, чтобы пациенты с легкой формой заболевания не перегружали стационары. Методы анализа данных и машинного обучения позволили сузить большое количество лабораторных данных до нескольких простых и интерпретируемых показателей.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *