Авторы: Корсаков И.Н., Каронова Т.Л., Конради А.О., Рубин А.Д., Курапеев Д.И., Черникова А.Т., Михайлова А.А., Шляхто Е.В., НМИЦ им. В.А.Алмазова, Санкт-Петербург.

Для прогнозирования летального исхода у пациентов с установленным диагнозом COVID-19 на основе анамнеза пациента и клинических, лабораторных и инструментальных данных, полученных в первые 72 часа нахождения пациента в стационаре, исследовательской группой  был разработан калькулятор с использованием ML.

Одним из основных преимуществ результатов этого калькулятора по сравнению с ранее опубликованными является прогнозирование результата (летальный исход) в начальный момент поступления пациента в стационар путем оценки имеющихся симптомов и анамнеза пациента, не требуя длительного наблюдения за пациентом и дополнительной информации. Это может ускорить процесс планирования ресурсов, особенно во время пика заболевания, и избежать возникновения дефицита. Вторым новшеством этой статьи, имеющей важное значение с медицинской точки зрения, является установление факторов риска, влияющих на смертность от COVID-19, используя данные, собранные в НМИЦ им. В.А.Алмазова за период первых 3-х волн пандемии.

Алгоритм машинного обучения для прогнозирования летального исхода у пациентов с COVID-19 в течение 72 часов госпитализации продемонстрировал высокую чувствительность (0.842) и специфичность (0.846) и превзошел обычно используемую систему оценки раннего предупреждения; алгоритм способен обнаруживать на 11 % больше пациентов, чем модифицированный показатель раннего предупреждения (р < 0,05) при одновременном снижении ложноположительных результатов. Учитывая серьезные опасения по поводу ограниченных ресурсов, включая аппараты искусственной вентиляции легких, во время пандемии COVID-19, точное прогнозирование пациентов, которым, вероятно, потребуется искусственная вентиляция легких, может помочь дать важные рекомендации в отношении сортировки пациентов и распределения ресурсов среди госпитализированных больных. Кроме того, раннее выявление таких лиц может позволить проводить плановые процедуры вентиляции легких, снижая некоторые известные риски, связанные с экстренной интубацией. Таким образом, этот алгоритм может помочь улучшить оказание медицинской помощи пациентами, снизить смертность больных и свести к минимуму нагрузку на врачей во время пандемии COVID-19.