Kalkulator ryzyka - system opracowany na Politechnice Śląskiej w Gliwicach przy współpracy ze Szpitalem Specjalistycznym nr 1 w Bytomiu - pomoże we wstępnym wykluczeniu COVID-19 wśród osób z objawami typowymi także dla innych chorób.

Naukowcy z Politechniki Śląskiej wspólnie ze specjalistami ze Szpitala Specjalistycznego nr 1 w Bytomiu pracują nad internetowym systemem, który pozwoli wstępnie wykluczyć COVID-19 u osób, które podejrzewają u siebie zachorowanie, ale nie mają objawów COVID-19.

Celem projektu jest zapewnienie narzędzia dostępnego online i umożliwiającego szybkie wyodrębnienie osób rzeczywiście zakażonych koronawirusem. Z inteligentnego systemu oceny ryzyka skorzystają zarówno pacjenci, jak i lekarze. Naukowcy mają nadzieję, że dzięki niemu zmaleje liczba osób, które kierują się do szpitali zakaźnych, błędnie rozpoznając symptomy.

Robocza nazwa systemu to DECODE (a ang. Data drivEn COVID-19 DEtection). "Algorytm diagnostyczny tworzony jest w oparciu o takie dane, jak wiek, płeć, objawy kliniczne, choroby współistniejące, wywiad z pacjentem i inne czynniki ryzyka zakażenia SARS-CoV-2. Mógłby on posłużyć pacjentom lub lekarzom różnej specjalności w szybszym zdiagnozowaniu lub wykluczeniu zakażenia koronawirusem" – wyjaśnia kierownik Oddziału Obserwacyjno-Zakaźnego i Hepatologii Szpitala Specjalistycznego nr 1 w Bytomiu dr hab. Jerzy Jaroszewicz.

Aby zmaksymalizować skuteczność algorytmu, twórcy zwiększyli liczbę sprawdzanych przez niego wartości. "Podobne serwisy zostały już opracowane, ale zadają one np. tylko trzy pytania, te najważniejsze, dotyczące temperatury, duszności i kaszlu. To tymczasem – jak sprawdziliśmy – nie zawsze jest objawem COVID-19, jeśli np. równolegle panuje grypa. Rozszerzyliśmy ten zakres o bardziej szczegółowe pytania, np. o objawy neurologiczne. Takich cech diagnostycznych jest dziewięć. Potem pytamy o choroby współistniejące" – dodał prof. Marek Sikora z Politechniki Śląskiej.

Pomysł na DECODE zrodził się w czasie rozmowy dziekan Wydziału Automatyki, Elektroniki i Informatyki Politechniki Śląskiej prof. Joanny Polańskiej z dr. Jaroszewiczem na temat tego, jak komputery mogą pomóc w walce z epidemią koronawirusa.

"Zebraliśmy już prawie 3 tys. ankiet diagnostycznych od osób diagnozowanych w szpitalu w Bytomiu na przestrzeni ostatnich kilku miesięcy. Opracowaliśmy wspólnie z lekarzami wzór ankiety, który będzie najprawdopodobniej wdrożony w innych szpitalach. Nasza współpraca z zespołem profesora Jaroszewicza rozwija się intensywnie od kilku miesięcy" – podkreśla prof. Polańska.

Algorytm nie ma zastąpić lekarza, testów molekularnych PCR czy badań radiologicznych, ale może pomóc w optymalizacji ich wykonywania. Ma być na bieżąco aktualizowany i dostosowany do uwarunkowań lokalnych, takich jak np. różne objawy na różnym terenie.

Twórcy systemu przyznają, że przed nimi jeszcze wiele analiz i pracy. "Aby kalkulator ryzyka był jak najlepszy, musimy dostarczyć jak największą liczbę danych od chorych z różnych lokalizacji, dlatego zachęcamy inne szpitale do udziału w tym projekcie. Mamy nadzieję, że wstępna wersja będzie gotowa jeszcze przed spodziewanym wzrostem zachorowań we wrześniu" – deklaruje dr hab. Jerzy Jaroszewicz.

To kolejne przedsięwzięcie realizowane na Politechnice Śląskiej, w którym metody uczenia maszynowego wspierają diagnostykę COVID-19. Wcześniej zaprezentowane zostały dwa odrębne rozwiązania: CIRCA i CORNELIA. Internetowy system CIRCA dokonuje na podstawie bazy danych (1,2 tys. zdjęć RTG) rozróżnienia płuc zdrowych oraz tych ze zmianami charakterystycznymi dla zapalenia płuc w COVID-19 oraz innych stanów zapalnych. Z kolei CORNELIA – Coronavirus Neurological Impairment – umożliwia ankietyzację osób ze zmianami neurologicznymi, które pojawiły się w przebiegu COVID-19. Celem tego projektu jest zweryfikowanie hipotezy o nasilonym występowaniu tego typu zaburzeń w trakcie choroby oraz ocena skali powikłań neurologicznych po jej wyleczeniu.