https://doi.org/10.26347/1607-2502202011-12027-036

ЭФФЕКТИВНОСТЬ СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА MEDICASE ПРИ ДИАГНОСТИКЕ ИНФЕКЦИИ COVID-19 В АМБУЛАТОРНЫХ УСЛОВИЯХ

А.П. Во­ро­бьев^1,2, П.А. Во­ро­бьев¹, Д.А. Му­ка­нин², Л.С. Крас­но­ва³Информация об авторах

¹РОО «Московское го­родское науч­ное об­ще­ство терапев­тов»; ²МТП «Нью­диа­мед»; ³ФГАОУ В.О. Пер­вый Московский го­су­дар­ствен­ный ме­ди­цинский уни­вер­си­тет им. И.М. Се­че­но­ва Мин­здра­ва Рос­сии (Се­че­новский Уни­вер­си­тет);

Вве­де­ние. Вспыш­ка ин­фек­ции COVID-19 при­ве­ла к ухуд­ше­нию до­ступ­но­сти ме­ди­цинской по­мо­щи для на­се­ле­ния. Московское го­родское науч­ное об­ще­ство терапев­тов выпу­сти­ло ре­ко­мен­да­ции по предот­вра­ще­нию раз­ви­тия син­дро­ма дис­се­ми­ни­ро­ван­но­го вну­трисо­су­ди­сто­го свер­ты­ва­ния кро­ви при этой па­то­ло­гии, в том чис­ле — с при­мене­ни­ем пря­мых ораль­ных ан­ти­коа­гу­лян­тов в про­фи­лак­ти­че­ских до­зах на ам­бу­ла­тор­ном эта­пе. Для про­ве­де­ния ле­че­ния в ам­бу­ла­тор­ных усло­ви­ях необ­хо­ди­ма диа­гно­сти­ка этой ин­фек­ции на дан­ном эта­пе. Цель ис­сле­до­ва­ния. Раз­ра­бо­тать и апро­би­ро­вать ав­то­ма­ти­зи­ро­ван­ный опрос­ник для ран­ней диа­гно­сти­ки COVID-19.Ма­те­ри­а­лы и ме­то­ды. Опрос­ник со­здан на ба­зе ра­нее ис­пы­тан­ной плат­фор­мы с при­мене­ни­ем ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та MeDiCase (Си­сте­ма). На осно­ве ли­тера­тур­ных дан­ных из­на­ний вра­чей опре­де­ле­ны и вне­се­ны в си­сте­му во­про­сы, ка­са­ю­щи­е­ся диа­гно­сти­ки. Опрос про­во­дил­ся в откры­том до­сту­пе в се­ти Ин­тер­нет. Всего к мо­мен­ту про­ве­де­ния ана­ли­за (ав­густ 2020 г.) Си­сте­мой восполь­зо­ва­лись 4900 че­ло­век. Для ана­ли­за ото­бра­но 2695 сес­сий, где пол­но­стью бы­ли за­пол­не­ны необ­хо­ди­мые по­ля и от­ме­че­но, что ре­спон­ден­ты пра­виль­но от­ве­ча­ли на во­про­сы. Для срав­не­ния ча­сто­ты симп­то­мов сфор­миро­ва­ны три груп­пы: в груп­пу I вклю­че­ны ре­спон­ден­ты, у ко­то­рых уста­нов­ле­на диа­гно­сти­че­ская ги­по­те­за за­бо­ле­ва­ния или воз­мож­но­го за­ра­же­ния (ма­ло­симп­том­ное тече­ние) (n = 1870), в груп­пу II — име­ет­ся ла­бо­ра­тор­но под­твер­жден­ный диа­гноз COVID-19 (ПЦР или ан­ти­те­ла) (n = 120), в груп­пу III — ре­спон­ден­ты с от­ри­ца­тель­ны­ми ре­зульта­та­ми ла­бо­ра­тор­ных те­стов (n = 291).Ре­зульта­ты. Си­сте­ма фор­миро­ва­ла бо­лее од­ной диа­гно­сти­че­ской ги­по­те­зы у че­ло­века. Симп­то­мы за­бо­ле­ва­ния вы­яв­ле­ны у 1268 (47,05%) че­ло­век, воз­мож­ное за­ра­же­ние — у 1323 (49,09%). Ре­зульта­ты ла­бо­ра­тор­ных ис­сле­до­ва­ний на COVID-19 ме­то­дом по­ли­ме­раз­ной-цеп­ной ре­ак­ции (ПЦР) и ис­сле­до­ва­ния ан­ти­тел по­лу­че­ны у 411 (15,25%) че­ло­век. COVID-19 лег­кой и сред­ней сте­пе­ни тя­же­сти Си­сте­ма опре­де­ли­ла у 47,1% ре­спон­ден­тов, кон­такты с боль­ны­ми бы­ли у 72,2%. На­и­большие от­личия меж­ду груп­па­ми II и III вы­яв­ле­ны по сле­ду­ю­щим симп­то­мам: дли­тель­ная ли­хо­рад­ка (73,48 и 55,18% со­от­вет­ствен­но), «пер­ше­ние в гор­ле» (60,53 и 48,65%), из тех, кто от­ме­чал ка­шель — су­хой и над­сад­ный ка­шель (70,59 и 24,62%), ощу­ще­ние сдав­ле­ния в груд­ной клет­ке (65,79 и 48,11%), одыш­ка (48,68 и 35,68%), ми­ал­гии (64,47 и 49,19%), де­прес­сив­ное со­сто­я­ние (55,26 и 45,95%), на­личие су­и­ци­даль­ных мыс­лей (42,11 и 30,27%), анос­мия с аге­взи­ей (50,0 и 21,62%), необыч­но яр­кие сно­ви­де­ния (42,11 и 20,0%), боль в жи­во­те и по­нос (56,58 и 30,27%). Чув­стви­тель­ность ме­то­ди­ки вы­яв­ле­ния ин­фек­ции COVID-19 с при­мене­ни­ем си­сте­мы MeDiCase со­ста­ви­ла 89,5%.За­клю­че­ние. Не су­ще­ству­ет ни од­но­го кли­ни­че­ско­го или ла­бо­ра­тор­ного па­то­гно­мо­нич­но­го при­зна­ка ин­фек­ции COVID-19. В свя­зи с этим диа­гно­сти­ка строит­ся на осно­ва­нии фор­миро­ва­ния «об­ра­за бо­лез­ни» с при­сво­е­ни­ем каж­до­му симп­то­му ве­со­вой ха­рак­те­ри­сти­ки, ко­то­рая в по­сле­ду­ю­щем мо­жет иметь зна­че­ние для ма­те­ма­ти­че­ско­го мо­де­ли­ро­ва­ния ве­ро­ят­но­сти диа­гноза. Ана­лиз «об­ра­за бо­лез­ни» поз­во­лил сфор­му­ли­ро­вать по­ня­тие ко­вид­но­го эн­це­фа­ло­ми­е­ли­та, свя­зан­но­го с тром­бо­вас­ку­литом.
Ключевые слова: COVID-19, коронавирусная инфекция, искусственный интеллект, здравоохранение, медицина

EFFICIENCY OF THE MEDICASE AI SYSTEM IN DIAGNOSING COVID-19 IN AMBULATORY CONDITIONS

A. Vorobiev^1,2, P. Vorobyev¹, D. Mukanin², L. Krasnova³About authors

¹Moscow City Scientific Society of Physicians; ²Newdiamed Medical & Technology Company; ³Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Background.The outbreak of COVID-19 infection has deteriorated the availability of medical care for the population. The Moscow City Scientific Society of Physicians has issued recommendations to prevent the development of disseminated intravascular coagulation syndrome, including the use of direct oral anticoagulants in preventive doses at the outpatient stage. For the outpatient treatment, diagnosis of this infection is necessary.Objective. To create and test an automated questionnaire for early diagnosis of COVID-19.Methods. The questionnaire was created on the basis of the MeDiCase AI platform. Published scientific data and knowledge of doctors laid ground to the diagnostic questions, which were entered into the system. The online survey was free for the respondents. In total, 4900 people had used the system by August 2020. 2695 sessions with all required fields completely filled in with correct answers were analyzed. Three groups were formed to compare frequency of symptoms: Group I included respondents with a diagnostic hypothesis for a disease or possible infection (low-symptom course) (n = 1870), Group II is formed with respondents with a laboratory-confirmed diagnosis of COVID-19 (PCR or antibodies) (n = 120) and Group III includes respondents with negative laboratory test results (n = 291).Results. The system formed more than 1 diagnostic hypothesis in humans. Symptoms of the disease were detected in 1268 people (47.05%), suspected infection — in 1323 (49.09%). The results of the COVID-19 polymerase chain reaction (PCR) method and antibody studies were obtained in 411 people (15.25%). COVID-19 of mild and moderate severity was identified by the system in 47.1% of respondents, contacts with patients were in 72.2%. The greatest differences between Groups II and III were revealed for the following symptoms: prolonged fever (73.48 and 55.18%, respectively), sore throat (60.53 and 48.65%), among those who noted a cough — dry and a hacking cough (70.59 and 24.62%), a feeling of compression in the chest (65.79 and 48.11%), shortness of breath (48.68 and 35.68%), myalgia (64.47 and 49, 19%), depression (55.26 and 45.95%), the presence of suicidal thoughts (42.11 and 30.27%), anosmia with ageusia (50.0 and 21.62%), unusually vivid dreams (42.11 and 20.0%), abdominal pain and diarrhea (56.58 and 30.27%). The sensitivity of the method for detecting COVID19 infection using the MeDiCase system was 89.5%.Interpretation.There is no clinical or laboratory pathognomonic sign of COVID-19 infection. In this regard, the diagnosis is based on the formation of the « disease image» with the assignment of a strength of each symptom, which in the future may be of importance for mathematical modeling of the probability of diagnosis. The analysis of the «disease image» made it possible to form a concept of the COVID19 encephalomyelitis associated with thrombovasculitis.
Keywords: COVID-19, coronavirus infection, artificial intelligence, healthcare, medicine