“Citokinska oluja” nije kriva: strojno učenje razotkriva pravog ubojicu pacijenata s kovidom

Sekundarna bakterijska upala pluća ključna je pokretač smrti kod pacijenata s koronom i pogađa gotovo polovicu pacijenata kojima je potrebna potpora mehaničke ventilacije, zaključili su istraživači.Feinbergove medicinske škole na Sveučilištu Northwesternnakon što su strojno učenje primijenili na podatke iz medicinske dokumentacije oboljelih.

Pobijanje teorije

Nalazi pokazuju da bakterijske infekcije mogu čak premašiti stopu smrtnosti od istih virusnih infekcija, a otkriće objavljeno u časopisu Časopis za klinička istraživanjaujedno pobijaju raširenu teoriju da COVID-19 uzrokuje “citokinsku oluju” koja dovodi do smrti. Izraz “citokinska oluja” opisuje ogromnu upalu koja dovodi do otkazivanja organa u plućima, bubrezima, mozgu i drugim organima.

“Naša studija naglašava važnost prevencije, traženja i agresivnog liječenja sekundarne bakterijske upale pluća kod kritično bolesnih pacijenata s teškim upalom pluća, uključujući one s kovidom”, objašnjavaju istraživači koji su otkrili da gotovo polovica pacijenata s COVID-19 razvija sekundarnu bakterijsku upalu pluća povezanu s ventilatorom.

Novi pristup

Pacijenti izliječeni od sekundarne upale pluća imali su veću vjerojatnost da će preživjeti, dok oni čija se upala pluća nije riješila imaju veću vjerojatnost da će se umrijeti, pokazuju nalazi istraživanja. Podaci provjeravaju da je smrtnost povezana sa istim virusom relativno niska, ali smrtnost povećavaju druge stvari, poput sekundarne bakterijske upale pluća.

Studija je analizirala 585 pacijenata u jedinici intenzivne njege u bolnici Northwestern Memorial. Svi su oni imali tešku upalu pluća s respiratornim zatajenjem, a njih 190 imalo je kovid. Znanstvenici su se u analizi podataka koristili novim pristupom strojnog učenja nazvanim CarpeDiem koji grupira slične pacijente na temelju podataka elektroničkog zdravstvenog kartona.

Veći skupovi podataka

“Primjena strojnog učenja i umjetne inteligencije na kliničke podatke može se koristiti za razvoj boljih načina liječenja bolesti kao što je kovid i za pomoć liječnicima na intenzivnoj njezi u liječenju ovih pacijenata”, ističu autori studije koji tvrde kako je podcijenjena važnost bakterijske superinfekcije pluća kao uzroka smrti kod pacijenata s kovidom.

Sljedeći korak u istraživanju bit će korištenje molekularnih podataka iz studija uzoraka i njihove integracije s pristupima strojnog učenja kako bi se razumjelo zašto se neki pacijent izliječi od upale pluća, a neki ne. Istraživači također žele proširiti tehniku ​​na veće skupove podataka i upotrijebiti model za izradu predviđanja kako bi se poboljšala njega kritično bolesnih pacijenata.