転帰の重症度に関連する COVID-19 の臨床状態: 教師なし機械学習アプローチ
コロナウイルス感染症 (COVID)-19 の臨床状態は転帰の重症度と関連していますか?知識抽出のための教師なし機械学習アプローチ
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックが始まって以来、1億9500万人が感染し、この病気やその副作用で420万人が死亡した。 医師、医療科学者、医療スタッフは、過負荷の入院患者への対応に継続的に努める一方、それと並行して、感染患者の重症度と症状、併存疾患、バイオマーカーとの間の意味のある相関関係を特定しようと努めている。 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、最近、新型コロナウイルス感染症の医療に関連する多くの分野で使用されています。 主な目標は、新型コロナウイルス感染症とその影響に関連するさまざまな問題を効果的に管理することです。 新型コロナウイルス感染症の医療に対する ML の既存のアプリケーションは、教師あり分類に基づいており、学習の参照点として機能するラベル付きトレーニング データセットと、事前定義されたクラスが必要です。 しかし、新型コロナウイルス感染症とその影響に関する既存の知識はまだ確固たるものではなく、さまざまな科学コミュニティの間で共通の合意点がまだ明らかではありません。
したがって、この研究は、事前知識を必要としない教師なしクラスタリング アプローチ (tabula rasa) に従うことを目的としていました。
より具体的には、テッサロニキの AHEPA 大学病院の第一治療科の入院患者 268 人が 40 の臨床変数 (数値およびカテゴリ) の観点から評価され、高次元のデータセットが得られました。 次元削減は、データセットの数値部分に主成分分析 (PCA) を適用し、データセットのカテゴリ部分に多重対応分析 (MCA) を適用することによって実行されました。 次に、ベイジアン情報量基準 (BIC) をガウス混合モデル (GMM) に適用して、患者の最適なグループ化が行われる最適なクラスター数を特定しました。
提案された方法論により、同様の臨床的特徴を持つ患者の 4 つのクラスターが特定されました。 分析の結果、無症状患者の集団が存在し、23.8%の割合で死亡したことが明らかになった。
この驚くべき結果により、私たちは、新型コロナウイルス感染症の臨床症状の重症度と患者の死亡率との関係を再考する必要に迫られています。
調査の概要
状態
詳細な説明
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
-
-
-
Thessaloníki、ギリシャ、54621
- University General Hospital of Thessaloniki AHEPA
-
-
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 救急外来を受診し、新型コロナウイルス感染症と診断された患者
除外基準:
- なし
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
---|
グループ
コロナウイルス感染症の入院患者
|
この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
---|---|---|
感染の重症度に応じた患者の集団発生
時間枠:1年
|
新型コロナウイルス感染症の感染状況に応じて患者を分類するための人工知能と機械学習アプローチで生成されたアルゴリズム
|
1年
|
協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 19400_21052021
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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