仕事でつまずいたことがCOVID予測の改善つながった

仕事でつまずいたことを家族に話すことで素晴らしい解決策につながることがあります。

がん患者におけるCOVID-19の重症度を予測の研究

コールドスプリングハーバーラボラトリー（CSHL）の准教授であるサケット・ナヴラカ博士と彼の妻であるメモリアルスローンケタリング癌センター（MSK）の感染症専門医セハル・モルジャリア博士は、がん患者におけるCOVID-19の重症度を予測する方法を見つけました。

彼らが開発した計算ツールは、不必要な費用のかかるテストを防ぎ、患者のケアを改善します。

モルジャリア博士は、次のように述べています:

「一般的に、私は患者の症状がどのように進行しているかについて直感でわかります。」

しかし、COVID-19に直面したとき、その直感はうまくいきませんでした。

彼女は次のように言います:

「パンデミックが最初に発生したとき、どの患者がCOVIDで重症化するかを理解し、予測するのに苦労しました。多数のラボの依頼があり、多くの場合、それらは必要のないラボテストでした。」

ナヴラカ博士は2019年にCSHLに入所しました。

彼は、コンピューターサイエンスを使用して生物学的プロセスを理解しています。

モルジャリア博士は、夫に助けを求めることはできないかと思いました。

「それで私は帰宅した彼に、『機械学習を使って、どの患者が重症のCOVIDを発症するのか、発症しないのかを理解する方法を考え出すことができればいいかと思うのですが。』と伝えました。」

研究チームは、COVID-19と診断された癌患者から267個の変数を収集しました。

変数は、年齢と性別から癌の種類、最新の治療法、検査結果まで多岐にわたりました。

彼らは、患者を3つのグループに分類するために、機械学習コンピュータープログラムを作り出しました。それは、人工呼吸器を介して高レベルの酸素を必要とする人が下記のどれに当てはまるのかということです。

＊早急に必要

＊数日後に必要

＊全く不要

研究者は、結果の予測に最も貢献した約50個の変数を発見しました。

彼らの方法の正解率は70〜85％であり、即時換気が必要な患者に特に効果的でした。

より一般的には、この方法は専門家にとっても明らかではないかもしれない複数の危険因子間での相互作用をばらすことに役立ちます

モルジャリア博士曰く、このプログラムはまた、患者に不必要な莫大な

病院費用となることで知られる過剰検査を防ぎます。

ナヴラカ博士は、彼の妻や、他のMSK臨床医科学者との緊密な協力なしには、この作業は不可能だったと考えています。

ナヴラカ博士とモルジャリア博士は、彼らの仕事がより多くの医師とコンピューターサイエンティストが協力し、複雑な病気に対して、臨床での革新的な解決策となることを望んでいます。

【以下のリンクより引用】

How a bad day at work led to better COVID predictions

Medical Xpress