人工智能屏幕COVID-19 26%速度比横向流测试

本文基于有待同行评审的研究成果。因此被视为初步结果,应该解释为这样的。了解同行评审过程的作用研究在这里。为进一步的信息,请联系引用源。

随着社会转型与COVID-19“活”,获得有效和准确的筛查工具是不可或缺的。在医院环境中几十个病人和医护人员的交叉路径的每一天,我们必须能够迅速区分病人呈现COVID-19和那些不以确保安全性和感染控制。

CURIAL-Rapide是一个人工智能(AI)的筛选试验,开发了牛津大学的研究人员。这是一个更新形式的罗马教廷的- 1.0系统最初的测试,并于2020年发布从临床试验,并利用数据表现在病人的床边为COVID-19屏幕。

在一个新的预印CURIAL-Rapide背后,研究小组分享他们的数据从一个真实的研究,旨在确定CURIAL-Rapide vs的后勤和安全性能标准治疗practisSes。188金宝搏备用与安德鲁Soltan博士NIHR学术临床研究员约翰拉德克利夫医院和研究的第一作者,去了解更多关于人工智能测试和为什么它是速度比PCR或横向流测试。

莫莉·坎贝尔(MC):为什么我们需要其他方法——除了横向流测试为COVID-19屏幕,特别是在临床的设置?

安德鲁Soltan ():虽然周转时间的标准测试- PCR下来在大流行期间,这些通常仍然需要12 - 24小时返回英国大医院,和更长的时间在更偏远的地区。这可以延迟护理,防止病人转移到医院病房,并最终增加的压力。

侧流试验采取了紧急部门试图解决这个问题,但这是充满了问题,因为表现不佳。牛津大学一个评估医院,医院在牛津郡的组,表明横向流测试给了负面结果几乎一半(43%)的COVID-19病人被承认我们的医院。

是病人在医院中最脆弱的群体,横向流测试的表现不佳可能地方患者处于危险之中——例如,如果一个病人COVID-19是无意中转移到未受感染的病人的病房。

司仪:CURIAL-Rapide AI筛选试验开发使用电子健康记录的常规医疗数据为115394名患者和72310招生。你能扩大吗?

为:我们开发了元老院的患者通过教学歧视COVID-19从病人没有COVID-19,而是一个广泛的选择条件。要做到这一点,我们需要确保数据用来教AI是准确的标记,但测试问题在第一波意味着这不是直接的。

我们通过培训解决人工智能使用患者一定要COVID-19阳性,PCR,和病人肯定会没有COVID-19,通过回顾之前的大流行和使用广泛的超过十万个“防患者。这使得我们的演示文稿和标签的信心。CURIAL-Rapide,我们建立在初始模型通过优化输入测试要求,减少所需的时间。

接下来,我们想测试(或验证)AI是否足够表现良好。我们通过合作与其他三NHS信托和观察CURIAL-Rapide应急部门执行。我们还测试了CURIAL-Rapide所有患者来我们医院在英国的第二波。在每一个评价,我们发现AI持续和可靠地执行。当我们比较了AI横向流测试,我们发现它是更有效地识别与COVID-19病人被承认。

主持人:你能描述一下三个月的评估研究的结构吗?有限制吗?

为:我们部署CURIAL-Rapide医院的急诊科(牛津约翰拉德克利夫医院的)2021年2月和评估测试如何执行的,以及用了多长时间,结果回来。

我们测定了人工智能的结果,侧流试验结果和PCR结果为我们的病人,回来,发现CURIAL-Rapide结果可用26%早于横向流测试。

此外,我们评估性能AI的所有病人承认其他三个NHS信托(伯明翰大学医院NHS信托基金会,Bedfordshrie医院NHS信托基金会和朴茨茅斯大学医院NHS信托),并发现对面的AI是一致的信任。

我们的研究是英国,因此我们不能推断我们的评估到其他国家。我们也还不知道罗马教廷的如何适应作为一个决策支持援助——即。临床医生如何与测试,是否会帮助临床医生做出更好的决策。随机对照试验会给最好的证据,然而这里的研究给出一个准确的报告CURIAL-Rapide如何执行的现实世界,因此仍然显著。

司仪:怎样的成本AI-informed依赖生物标记物的筛选试验与测试?

为:罗马教廷的使用已经收集的临床资料几乎所有的病人被送进医院,因此不需要额外的测试执行。这意味着基于ai筛查可以在本质上没有执行成本,并没有浪费。

主持人:CURIAL-Rapide的下一个步骤是什么?

为:我们申请更多资金推出CURIAL-Rapide和CURIAL-Lab NHS。我们会特别感兴趣听到医生和卫生保健工作者在国外可能在他们的实践中使用CURIAL-Rapide感兴趣。

安德鲁博士Soltan莫莉坎贝尔说,科学技术网络作家。188金宝搏备用

参考:Soltan的AAS,杨J, Pattanshetty R, et al。真实的评价AI-driven COVID-19分流紧急招生:外部验证&运营评估lab-free和大规模筛选解决方案。medRxiv。2021年。doi:10.1101 / 2021.08.24.21262376。