Covid-19, пост-острые последствия инфекции SARS-CoV-2 (PASC) и система лечения гриппа с помощью машинного обучения

В этом исследовании приняли участие 27 пациентов с диагнозом Covid-19, постострыми последствиями инфекции SARS-CoV-2 и гриппом. Из них 26 амбулаторно и 1 госпитализирован. После проверки на основе критериев включения и исключения подходящие пациенты получат рецепты, рекомендованные системой автономного лечения на основе машинного обучения в этом обсервационном исследовании. Цель этого исследования — определить, соответствует ли эффективность системы рекомендаций по рецептам, основанной на машинном обучении, эффективности работы практикующих врачей традиционной китайской медицины, а также оценить клинические результаты пациентов, которые принимают рекомендованные рецепты. Целью данного исследования являются:

1. Сравнить классификации, сделанные нашей системой машинного обучения, с классификациями, сделанными врачами, оценив надежность и точность модели;
2. Для оценки госпитализаций или смертей по любой причине, связанных с Covid-19, до 28-го дня;
3. Определить, облегчает ли рекомендуемый рецепт системы машинного обучения Covid-19, пост-острые последствия инфекции SARS-CoV-2 и симптомы гриппа;
4. Для мониторинга участников с положительным результатом теста на антиген Covid-19 в течение 28 дней после начала лечения на предмет потенциальных случаев рецидива.

Участники будут использовать онлайн-приложение для получения рекомендованных результатов назначения рецептов, а затем отправят эти результаты врачу для проверки. Пациентов просят проходить онлайн-анализ каждые 3 дня или при изменении симптомов, в зависимости от того, что произойдет раньше. Участникам также будет дано указание принимать назначенные лекарства. Врачи-исследователи будут связываться с пациентами каждые 3 дня посредством телефонных звонков. Потенциальные методы лечения, которые могут получить пациенты, включают любую из следующих формул традиционной китайской медицины: LizCovidCure-1, LizCovidCure-2, LizCovidCure-3, LizCovidCure-4 и LizCovid-5.