- Para peneliti menggunakan kecerdasan buatan untuk menemukan hubungan antara berbagai gejala dan perjalanan penyakit Covid-19.
- Para ilmuwan mengembangkan algoritma yang mengenali pola dalam kumpulan data.
- Dengan bantuan data pelatihan, algoritme pembelajaran mandiri mampu menentukan enam kelompok gejala, yang darinya dapat diperoleh hasil yang diharapkan.
Batuk, demam, dan kehilangan penciuman dan rasa – meskipun gejala utama infeksi Covid-19 sudah diketahui, gejala-gejala tersebut belum dapat memberi tahu dokter apa pun tentang perjalanan penyakit pasien.
Para peneliti di King’s College London kini telah menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk menentukan hubungan antara gejala tertentu dan perjalanan penyakit Covid-19, seperti yang ditunjukkan dalam penelitian mereka. publikasi melaporkan.
Penelitian ini muncul sebagai penelitian pracetak, sehingga belum ditinjau oleh pakar lain di bidangnya. Namun, hasil tim asuhan Carole Sudre cukup menjanjikan.
Temuan ini memberikan wawasan penting mengenai pasien yang harus dipantau terutama pada tahap awal penyakit Covid-19, karena mereka mungkin rentan terhadap penyakit yang parah, kata Claire Steves, salah satu peneliti.
Sebuah algoritma mengidentifikasi enam kelompok gejala yang berbeda
Untuk mengetahui gejala awal mana yang menunjukkan risiko lebih tinggi mengalami gejala parah atau bahkan kebutuhan ventilasi di kemudian hari, para ilmuwan terlebih dahulu mengembangkan sebuah algoritma.
Ia mengenali pola-pola tertentu dalam kumpulan data dan mampu menganalisis gejala-gejala apa yang sama-sama dimiliki oleh orang-orang dengan perkembangan penyakit parah. Setelah melatih algoritme dengan 1.653 data pengujian dari pengguna aplikasi di AS dan Inggris, algoritme tersebut memproses 1.047 data yang tidak diketahui.
Dengan cara ini, algoritme dapat mengidentifikasi enam kelompok berikut berdasarkan keluhan awal:
1. Gejala mirip flu tanpa demam: Sakit kepala, kehilangan penciuman, nyeri otot, batuk, nyeri tenggorokan, nyeri dada, tidak demam
2. Gejala mirip flu disertai demam: Sakit kepala, kehilangan penciuman, batuk, sakit tenggorokan, suara serak, demam, kehilangan nafsu makan
3. Keluhan saluran cerna: Sakit kepala, kehilangan penciuman, kehilangan nafsu makan, diare, sakit tenggorokan, nyeri dada, tidak batuk
4. Gejala berat, level 1: Sakit kepala, kehilangan penciuman, batuk, demam, suara serak, nyeri dada, kelelahan
5. Gejala parah, stadium 2: Sakit kepala, kehilangan penciuman, kehilangan nafsu makan, batuk, demam, suara serak, sakit tenggorokan, nyeri dada, kelelahan, kebingungan, nyeri otot
6. Gejala parah, stadium 3: Sakit kepala, kehilangan penciuman, kehilangan nafsu makan, batuk, demam, suara serak, sakit tenggorokan, nyeri dada, kelelahan, kebingungan, nyeri otot, sesak napas, diare, sakit perut
20 persen pasien dari salah satu kelompok harus diberi ventilasi
Apa yang ditemukan AI adalah: 1,5 persen pasien di kelompok 1 kemungkinan besar akan mengalami perjalanan penyakit yang parah di kemudian hari sehingga mereka memerlukan ventilasi. Klaster 2 sebanyak 4,4 persen, klaster 3 sebanyak 3,3 persen pasien.
Keadaan tampak jauh lebih buruk pada kelompok 4, 5, dan 6: di sini nilainya masing-masing sebesar 8,6 persen, 9,9 persen, dan 19,8 persen. Hampir separuh pasien di kelompok 6 memerlukan rawat inap – sebaliknya, di kelompok 1, hal ini hanya terjadi pada 16 persen pasien. Yang juga terlihat adalah pasien dengan gejala kelompok 4, 5, atau 6 sebagian besar berusia sedikit lebih tua dan lebih sering menderita penyakit sebelumnya.
Jika pendekatan yang dilakukan peneliti Inggris terbukti kuat dan dapat diandalkan, pencatatan gejala yang akurat sejak kontak pertama dengan dokter dapat memberikan manfaat yang sangat besar – dengan mengidentifikasi pasien yang berisiko tinggi terkena penyakit serius sejak dini dan memberi mereka perawatan terbaik.