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イェール大学とその他の世界の研究機関の研究者チームは、人工知能（AI）を活用した革新的な患者トリアージプラットフォームを開発した。研究者らによれば、このプラットフォームはウイルス流行時の患者の疾患の重症度や入院期間を予測できるという。

機械学習とメタボロミクスデータを活用するこのプラットフォームは、患者管理を改善し、地域の医療システムを急速に圧倒する可能性のある深刻なウイルスの発生時に医療提供者がより効率的にリソースを割り当てられるようにすることを目的としています。 メタボロミクスは、細胞の代謝に関連する小分子の研究です。

「どの患者を帰宅させ、どの患者を集中治療室への入院が必要とするかを予測できることは、アウトブレイク中に患者の健康転帰を最適化し、病院のリソースを最も効率的に利用しようと努める保健当局にとって非常に重要です」と、主著者であるバシリス・バシリオ教授は述べた。イェール公衆衛生大学院で疫学を専攻。

研究者らは、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）を疾患モデルとして使用してプラットフォームを開発した。 この研究結果は、8月28日にHuman Genomics誌のオンライン版に掲載された。

このプラットフォームは、日常的な臨床データ、患者の併存疾患情報、および対象外の血漿メタボロミクス データを統合して、予測を推進します。

「当社のAIを活用した患者トリアージプラットフォームは、一般的な新型コロナウイルス感染症AI予測モデルとは異なります」と、研究の筆頭著者でYSPH環境健康科学部の准研究員であるジョージア・チャルコフタキ氏は述べた。今後のウイルス流行に対処するための、積極的かつ系統的なアプローチの基礎となります。」

研究者らは、機械学習を使用して、新型コロナウイルス感染症で入院した患者から収集した臨床データと代謝プロファイルに基づいて、新型コロナウイルス感染症の重症度および入院予測のモデルを構築した。 「このモデルにより、病気の進行を高度に示す独自の臨床バイオマーカーと代謝バイオマーカーのパネルを特定することができ、入院後すぐに患者管理の必要性を予測できるようになりました」と研究者らは研究の中で述べている。

どの患者を帰宅させ、どの患者を集中治療室への入院が必要とするかを予測できることは、アウトブレイク中に患者の健康転帰を最適化し、病院のリソースを最も効率的に利用しようとしている保健当局にとって非常に重要です。

この研究のために、研究チームは2020年の2カ月間にイェール・ニューヘブン病院に入院した111人の新型コロナウイルス感染症患者と、対照として機能した342人の健康な個人（医療従事者）から包括的なデータを収集した。 患者は、外部酸素を必要としないものから気道陽圧または挿管を必要とするものまで、治療の必要性に基づいてさまざまなクラスに分類されました。

この研究では、新型コロナウイルス感染症の重症度と明確な相関関係がある血漿中の代謝産物の上昇が多数確認された。 これらには、アラントイン、5-ヒドロキシトリプトファン、グルクロン酸が含まれます。

特に、血中好酸球レベルが上昇している患者は疾患の予後が不良であることが判明し、新型コロナウイルス感染症の重症度を示す新たなバイオマーカーの可能性が明らかになった。 研究者らはまた、気道陽圧または挿管を必要とした患者は血漿セロトニンレベルの低下を示したことにも言及し、これは予期せぬ発見であり、さらなる研究が必要であると研究者らは述べた。

AI 支援の患者トリアージ プラットフォームには、次の 3 つの重要なコンポーネントがあります。

研究の一環として、研究チームは、機械学習と臨床データを統合して、入院前の患者管理を提供し、到着時の患者の状態を分類するユーザーフレンドリーなソフトウェアであるメタボロームおよび臨床研究による新型コロナウイルス感染症重症度（CSMC）ソフトウェアを開発しました。救急科で。

「私たちのモデルプラットフォームは、新型コロナウイルス感染症患者を管理するためのパーソナライズされたアプローチを提供しますが、同時に将来のウイルス流行の基礎も築きます」とYSPH環境健康科学部の学部長でスーザン・ドワイト・ブリス疫学教授のバシリオ氏は述べた。科学）。 「世界が新型コロナウイルス感染症との闘いを続けており、将来の感染拡大の可能性に対して引き続き警戒を続ける中、当社の AI を活用したプラットフォームは、より効果的でデータ主導型の公衆衛生対応に向けた有望な一歩となります。」