Ученые из Петрозаводского государственного университета вместе с зарубежными коллегами разработали алгоритм, который позволяет всего за несколько минут определить, болен ли человек коронавирусом. Программа анализирует одиннадцать показателей крови, по которым и выявляет инфекцию. При этом комбинации всего двух из них достаточно, чтобы поставить диагноз с точностью в 99,8 %. Разработка поможет врачам быстро и недорого проводить тестирование на COVID-19 в больницах и за их пределами, поскольку алгоритм можно применять в компактных носимых устройствах. О работе рассказывает пресс-служба Российского научного фонда.
Чтобы определить, болен ли человек коронавирусом и сталкивался ли с ним, используют полимеразную цепную реакцию (ПЦР). Такой подход позволяет выявить генетический материал вируса в мазках со слизистых оболочек, например из носоглотки. Несмотря на то, что точность ПЦР-диагностики очень высокая, у нее есть и недостатки — высокая цена и долгое время ожидания результата. Выполнение теста занимает не менее четырех часов, а информирование пациента может растянуться на несколько дней.
Авторы исследования разработали алгоритм на базе искусственного интеллекта, который позволяет оперативно определить, присутствует ли инфекция SARS-CoV-2 в организме человека. Алгоритм анализирует одиннадцать биомаркеров — признаков, по которым можно оценить состояние организма, — в крови и, сопоставляя эти показатели меду собой, с точностью более чем 99 % определяет, болен ли пациент. Для обучения системы искусственного интеллекта авторы использовали открытые базы данных по биомаркерам у людей, проходивших тестирование на COVID-19. Эти наборы данных собирались турецкой исследовательской больницей в 2021 году. По базе данных ученые сравнили 51 биомаркер у пациентов с положительным и отрицательным результатом теста на COVID-19. Искусственный интеллект выявил 11 признаков, которые явно различались у больных и здоровых людей. Среди них оказались уровень холестерина и переносящих его молекул, а также количество гемоглобина в эритроцитах — красных кровяных тельцах.
Далее авторы проверили, какого количества признаков будет достаточно, чтобы однозначно определить диагноз пациента. Оказалось, что, если система искусственного интеллекта оценивает данные по всем 11 биомаркерам, точность ее предсказаний составляет 100 %. Если всего по любым двум или трем из них — 99,8 % и 99,9 % соответственно. Это говорит о том, что даже на основе небольшого количества данных система с высокой точностью выявляет инфекцию.
«Предложенный нами алгоритм позволит быстро тестировать пациентов с подозрением на COVID-19 в больницах. Мы предлагаем использовать его не только в стационарных компьютерах, но и в носимых человеком датчиках (гаджетах здорового образа жизни), с помощью которых можно будет проводить экспресс-тестирование вне медицинских учреждений. В ближайшей перспективе это будет не медицинский прибор, а устройство для бытового использования и предупреждения распространения инфекции», — рассказывает руководитель проекта Дмитрий Корзун, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информатики и математического обеспечения Петрозаводского государственного университета.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале Sensors.
