Covid-19 진단을 위한 디지털 테스트의 정확도 테스트
SARS-CoV-2 감염을 예측하기 위한 진단 도구로서의 기계 학습(ML) 모델 검증
Covid-19 바이러스 대유행은 전 세계적으로 상당한 손실과 사회의 모든 측면에 혼란을 초래했습니다. 이 코로나바이러스의 확산을 통제하는 데 있어 가장 큰 어려움 중 하나는 감염된 개인의 증상 발현이 지연되고 경미한(또는 부족) 것과 영국의 불충분한 Covid-19 검사 능력입니다. 이는 감염 초기 단계에서 Covid-19 감염을 안정적으로 평가하는 동시에 비용이 적게 들고 부담이 적으며 많은 인구에게 쉽게 투여할 수 있는 대체 진단 도구의 개발을 보증합니다.
이 연구는 앱에서 보고된 증상 및 표현형 데이터를 기반으로 SARS-CoV-2 감염을 예측하는 진단 도구로서 기계 학습 모델을 '표준' 스왑 PCR 테스트에 대해 검증하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 2020년 3월에 출시된 무료 증상 추적 모바일 애플리케이션인 Covid Symptom Study 앱 내에서 진행됩니다.
연구 개요
상세 설명
Covid-19 바이러스 대유행은 사회의 모든 측면(건강, 교육, 비즈니스 및 경제 안보 포함)에 상당한 전 세계적 손실과 혼란을 초래했습니다. 이 코로나바이러스의 확산을 통제하는 데 있어 가장 큰 어려움 중 하나는 감염된 개인의 증상이 지연되고 경미하게(또는 부족하게) 나타나는 것입니다. 더욱이 영국에는 Covid-19 검사 능력이 부족하고 코로나바이러스 감염을 확인하는 검사의 정확도는 보통 수준에 불과합니다. 이러한 장애물로 인해 수많은 알려지지 않은 코로나바이러스 사례가 관찰되지 않고 바이러스 전파를 억제하거나 방지했을 수 있는 감염된 개인이 수행한 자가 격리 조치의 엄격함을 손상시킴으로써 인구의 바이러스 확산을 부채질했습니다. 계속되는 Covid-19 진행의 심오하고 광범위한 비용은 검사 능력의 부족과 일치하여 감염 초기 단계에서 Covid-19 감염을 안정적으로 평가하는 대체 진단 도구의 개발을 보증합니다. - 인구의 많은 부분에 부담을 주고 쉽게 관리할 수 있습니다.
무료 증상 모니터링 앱 'Covid Symptom Study'는 건강 기술 스타트업 Zoe Global Ltd가 3월 중순에 출시했으며 현재 영국, 미국 및 스웨덴에서 사용되고 있으며 영국에서만 270만 명 이상의 사용자가 사용하고 있습니다. 앱을 사용하여 Covid-19 증상을 자가 보고하는 사람. 앱을 사용하기 위해 등록하면 사용자는 연령, 성별, BMI, 민족, 감염된 개인과의 접촉(의료 전문가 역량을 통해), 흡연 행동, 기존 건강 상태와 같은 인구 통계 및 표현형 데이터를 보고하라는 요청을 받습니다. 그때부터 사용자는 앱 관리 설문지를 사용하여 Covid-19로 인한 증상(또는 증상 없음)을 매일 보고하도록 요청받음으로써 영국 전역의 질병 진행 상황을 실시간으로 추적할 수 있습니다. . 또한 이 앱을 통해 사용자는 자신의 Covid-19 테스트 결과를 보고할 수 있으므로 테스트를 거치지 않은 사용자의 감염 여부를 예측하기 위해 자체 보고된 사용자 데이터만을 기반으로 예측 알고리즘을 개발할 수 있습니다.
Zoe Global Ltd를 대신하여 영국 보건사회복지부는 영국 수석 과학 고문의 지원을 받아 영국과 북아일랜드 전역에서 SARS-CoV-2 감염 여부를 확인하기 위해 매주 최대 10,000명의 앱 사용자를 테스트하기로 약속했습니다. 증상 기반 예측의 정확도를 빠르게 향상시키는 것이 목적입니다. 스코틀랜드와 웨일즈에서도 유사한 테스트 수당이 뒤따를 수 있습니다.
증상이 있는 앱 사용자는 인기 있는 면봉 및 qRT-PCR 기술을 사용하여 SARS-CoV-2 감염 검사를 받고 증상을 계속 기록하면서 검사 결과를 앱에 보고하라는 요청을 받게 됩니다.
King's College London에서 수행된 이 검증 연구는 앱에서 보고된 증상 및 표현형 데이터를 기반으로 SARS-CoV-2 감염을 예측하는 진단 도구로서 기계 학습 모델의 민감도와 특이성을 '골드 스탠다드'에 대해 검증하는 것을 목표로 합니다. ' 연구 플랫폼으로 Covid Symptom Study 앱을 활용하여 면봉 PCR 테스트.
면봉 테스트 결과를 사용하여 증상 기반 모델을 훈련하고 보고 및 테스트된 앱 사용자의 지속적인 데이터 입력에 따른 여러 모델 반복을 통해 감염 예측이 상당히 정확하게 이루어지므로 Covid Symptom Study 앱이 가능할 것으로 가정합니다. 쉽게 접근할 수 있고 사용자 부담이 적으면서도 영국에서 테스트 용량의 부담을 완화하는 진단 도구로 사용됩니다.
연구 설계:
Covid-19 대유행의 급속한 발전과 불확실한 기간 및 강도로 인해 현재 연구 설계는 전망적이며 예측 모델에 대한 정기적인 반복과 검증 데이터의 지속적인 축적을 가능하게 합니다. 이 연구는 각각 14일 동안 지속되는 일련의 단계로 구성됩니다. 각 단계(0일)가 시작되기 전에 일련의 기계 학습 모델이 동결되고 이 단계와 후속 단계에서 수집된 데이터에 대한 유효성 검사를 위해 제출됩니다.
기계 학습 알고리즘은 데이터가 증가함에 따라 향상됩니다. 따라서 검증 단계는 테스트가 가능하고 앱 사용자가 연구 참여에 동의하는 한 계속됩니다. 영국 감염률의 진행에 대한 불확실성으로 인해 검증 연구는 공중 보건에 가치가 있는 동안 계속될 것입니다.
자세한 통계 분석 계획은 이 기록에 첨부된 문서에 설명되어 있습니다. 유효성 검사에 사용되는 모든 기계 학습 모델의 기록은 GitHub(https://github.com/zoe/covid-validation-study)에서 정기적으로 업데이트됩니다.
연구 유형
등록 (예상)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Inbar Linenberg, MSc
- 전화번호: +447791871699
- 이메일: inbar.linenberg@kcl.ac.uk
연구 장소
-
-
-
London, 영국, SE1 9NH
- 모병
- King's College London
-
연락하다:
- Inbar Linenberg, MSc
- 전화번호: +447791871699
- 이메일: inbar.linenberg@kcl.ac.uk
-
수석 연구원:
- Tim Spector
-
부수사관:
- Sarah Berry
-
부수사관:
- Claire Steves
-
부수사관:
- Sebastien Ourselin
-
부수사관:
- Peter Sasieni
-
부수사관:
- Andrew Chan
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
연구 포함 기준 - 앱 사용자는 다음과 같은 경우 연구에 참여할 수 있습니다.
- 영국에 기반을 두고 있음(Covid-19 Symptom Study 앱의 영국 버전을 사용 중이며 영국 우편번호를 나열함)
- 기본 앱 사용자입니다(자신에 대해 직접 보고함).
- 만 18세 이상
- 이전에 Covid-19 검사에서 양성 반응을 보인 적이 없음(그러나 검사를 받았을 수 있음)
연구 제외 기준 - 참가자는 다음과 같은 경우 연구에 부적격합니다.
- 포함 기준을 충족하지 않음
- 참여에 대한 정보에 입각한 동의를 제공하지 마십시오.
참가자는 연구 과정 동안 면봉 검사를 받을 자격이 있는지 확인하기 위해 추가 선별 검사를 받게 됩니다.
면봉 포함 기준 - 참가자는 다음과 같은 경우 면봉 검사를 받을 수 있습니다.
- 지난 3일(-2~0일) 동안 최소 한 번, 지난 9일(-8~0일) 동안 최소 두 번 앱에서 보고했습니다. 모든 보고서는 정상이어야 합니다(예: 증상이 없습니다.)
- 전날(1일차) 앱에 설명된 증상 중 하나 이상을 경험했다고 보고했습니다. 과학 및 의학 분야의 증거 기반 보고서를 사용하여 연구 조사관이 적절하다고 판단하는 경우 앱의 증상이 업데이트됩니다.
- 생리학적으로 타당한 값으로 예측 모델에 필요한 표현형 필드에 답했습니다.
면봉 제외 기준 - 참가자는 다음과 같은 경우 면봉 테스트에 부적격합니다.
- 무증상
- 테스트를 위한 포함 기준을 충족하지 않습니다.
불충분한 테스트 용량:
설명된 대로 연구 모집단에 사용할 수 있는 검사 능력이 충분하지 않은 경우 다음에 따라 모집의 우선 순위가 지정됩니다.
- 첫째, 증상을 보고하기 전 가장 최근의 최종 건강 보고서
- 둘째, 증상을 보고하기 전 이전 9일 동안 가장 많은 건강 보고 수
- 셋째, 위의 처음 두 규칙에 따라 동일한 우선 순위의 참가자 간에 계층화하기 위한 무작위 선택입니다.
초과 테스트 용량:
설명된 대로 연구 모집단을 초과하여 초과 테스트 용량을 사용할 수 있는 경우, 과소 대표된 모집단 그룹 전체에서 적절하게 표본을 추출하기 위해 포함 기준이 확장됩니다.
구체적으로, 각 검증 단계의 7일차에 조사관은 다음을 평가합니다.
- 사용 가능한 초과 테스트 용량(있는 경우)
영국 인구의 비율에 비해 과소 대표되는 하위 그룹은 무엇입니까(일부 참가자가 일부 표현형 필드를 완료하지 않았을 수 있다는 점을 감안할 때 가장 잘 확립될 수 있음):
(i) 10세 연령 (ii) 성별 (iii) 인종 (iv) BMI 범주
과소 대표 그룹의 경우 조사관은 이전 3일(-2일에서 0일) 동안 한 번만 보고하고 이전 9일(-8일에서 0일) 동안 다른 보고가 없는 참가자를 추가로 모집할 수 있습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
Covid-19 증상 연구 앱 사용자
영국에 기반을 둔 Covid-19 Symptom Study 기본 앱 사용자가 앱에서 자가 보고 작성
|
기계 학습 테스트 기준을 충족하는 참가자는 Covid-19에 대한 면봉 테스트를 받아야 합니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
SARS-CoV-2 감염
기간: 3 일
|
앱에서 보고한 증상에 기반한 코로나19 감염 가능성
|
3 일
|
|
SARS-CoV-2 감염
기간: 1 일
|
PCR 면봉 검사로 평가한 Covid-19의 활동성 감염
|
1 일
|
공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- Covid-19 Validation Study
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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