Проверка точности цифрового теста для диагностики Covid-19

Вирусная пандемия Covid-19 вызвала значительные глобальные потери и сбои во всех аспектах жизни общества (включая здравоохранение, образование, бизнес и экономическую безопасность). Одной из основных трудностей в борьбе с распространением этого коронавируса является отсроченное и легкое (или отсутствие) проявление симптомов у инфицированных людей. Кроме того, в Великобритании недостаточно возможностей для тестирования на Covid-19 и лишь умеренная точность таких тестов при подтверждении коронавирусной инфекции. В совокупности эти препятствия привели к тому, что бесчисленное количество неизвестных случаев коронавируса осталось незамеченным и способствовало распространению вируса среди населения, ставя под угрозу строгие меры самоизоляции, предпринимаемые инфицированными людьми, которые в противном случае могли бы обуздать или предотвратить передачу вируса. Высокая и широко распространенная стоимость продолжающегося прогрессирования Covid-19, совпадающая с отсутствием возможностей для тестирования, требует разработки альтернативных диагностических инструментов, которые надежно оценивают инфекцию Covid-19 на ранних стадиях инфекции, а также являются недорогими и недорогими. - бремя, и легко обслуживается широкой частью населения.

Бесплатное приложение для мониторинга симптомов Covid Symptom Study было запущено в середине марта стартапом Zoe Global Ltd, специализирующимся на медицинских технологиях, и в настоящее время используется в Великобритании, США и Швеции, и только в Великобритании им пользуются более 2,7 миллиона человек. которые используют приложение, чтобы самостоятельно сообщать о своих симптомах Covid-19. При регистрации для использования приложения пользователей просят сообщить демографические и фенотипические данные, такие как возраст, пол, ИМТ, этническая принадлежность, контакт с инфицированными людьми (в качестве медицинского работника), поведение в отношении курения, существующие состояния здоровья и другую информацию. С этого момента пользователей просят ежедневно сообщать о появлении у них симптомов, связанных с Covid-19 (или их отсутствии), с помощью анкет, управляемых приложением, что позволяет отслеживать прогрессирование заболевания в режиме реального времени по всей Великобритании. . Приложение также позволяет пользователям сообщать результаты своих тестов на Covid-19, что позволяет разрабатывать алгоритмы прогнозирования, основанные исключительно на данных, предоставленных самими пользователями, для прогнозирования наличия инфекции у непроверенных пользователей.

От имени Zoe Global Ltd Министерство здравоохранения и социального обеспечения Великобритании при поддержке главного научного консультанта Великобритании взяло на себя обязательство проверять до 10 000 пользователей приложений в неделю на наличие инфекции SARS-CoV-2 в Англии и Северной Ирландии, для целью быстрого повышения точности прогнозов на основе симптомов. Аналогичное разрешение на тестирование может последовать в Шотландии и Уэльсе.

Пользователям приложения с симптомами заболевания будет предложено пройти тестирование на инфекцию SARS-CoV-2 с использованием популярного метода мазка и количественной ПЦР, а также сообщить результаты своих тестов в приложении, продолжая регистрировать свои симптомы.

Это проверочное исследование, проведенное в Королевском колледже Лондона, направлено на проверку чувствительности и специфичности моделей машинного обучения в качестве диагностического инструмента, который прогнозирует заражение SARS-CoV-2 на основе симптомов и фенотипических данных, сообщаемых приложением, в сравнении с «золотым стандартом». ПЦР-тест мазка с использованием приложения Covid Symptom Study в качестве исследовательской платформы.

Предполагается, что путем обучения моделей, основанных на симптомах, с использованием результатов теста мазка и с помощью нескольких итераций модели после непрерывного ввода данных от сообщающих и протестированных пользователей приложения прогнозы инфекции будут делаться со значительной точностью, что позволит приложению Covid Symptom Study быть полезным. используется в качестве диагностического инструмента, который снижает нагрузку на возможности тестирования в Великобритании, будучи легко доступным и не требующим большого бремени для пользователей.

Дизайн исследования:

Из-за быстро развивающейся и неопределенной продолжительности и интенсивности пандемии Covid-19 настоящий дизайн исследования является перспективным и позволяет проводить регулярные итерации моделей прогнозирования и непрерывное накопление проверочных данных. Исследование состоит из серии фаз, каждая из которых длится 14 дней. Перед началом каждого этапа (день 0) набор моделей машинного обучения будет заморожен и отправлен для проверки данных, собранных на этом и последующих этапах.

Алгоритмы машинного обучения улучшаются с увеличением объема данных. Таким образом, этапы проверки будут продолжаться до тех пор, пока будут доступны тесты и пользователи приложения согласятся присоединиться к исследованию. Из-за неопределенности в отношении роста уровня инфицирования в Великобритании проверочное исследование будет продолжено, пока оно представляет ценность для общественного здравоохранения.

Подробный план статистического анализа описан в документе, приложенном к этой записи. Запись всех моделей машинного обучения, используемых для проверки, будет регулярно обновляться на GitHub (https://github.com/zoe/covid-validation-study).