Aquest estudi pretén desenvolupar eines de diagnòstic alternatives que avaluïn de manera fiable la infecció per COVID-19, i que siguin de baix cost i fàcils d’administrar a tota la població
Paraules clau: COVID-19; Machine learning; COVID-19 diagnostic
L’aplicació COVID Symptom Study és una iniciativa sense ànim de lucre que es va llançar a finals de març de 2020 per l’empresa de ciències de la salut ZOE amb l’anàlisi científica proporcionat pel King’s College de Londres.
En utilitzar aquesta aplicació es contribueix avançar en la investigació vital sobre la COVID-19. Combinant els informes dels usuaris amb algoritmes de programari, es pot predir qui té el virus i així rastrejar les infeccions de COVID al Regne Unit i ara en altres països.
.png)
Descripció de l’estudi:
- Títol: Validation of Machine Learning (ML) Models as Diagnostic Tools to Predict Infection With SARS-CoV-2.
- Investigador principal: Tim Spector.
- Co-investigadors: Sarah Berry, Claire Steves, Sebastien Ourselin, Peter Sasieni i Andrew Chan.
- Centre d’implementació: King’s College London.
- Població d’estudi: Els individus del Regne Unit que són usuaris primaris de l’aplicació Covid Symptom Study que donen el seu consentiment informat per participar-hi.
- Tipus d’estudi: Estudi observacional prospectiu de cohort.
- Disseny: Estudi prospectiu que permet la iteració periòdica dels models de predicció i l’acumulació contínua de dades de validació. L’estudi consta d’una sèrie de fases, cadascuna de les quals dura 14 dies. Abans de l’inici de cada fase (dia 0), es congelarà un conjunt de models d’aprenentatge automàtic i se sotmetrà a validació amb les dades recollides durant aquesta fase i les següents.
Objectius de l’estudi:
Objectiu principal: Validar els models d’aprenentatge automàtic com a eina de diagnòstic que prediu la infecció pel SARS-CoV-2 basant-se en els símptomes notificats per l’aplicació i en les dades fenotípiques, enfront de la prova gold-standard de PCR amb hisop. Aquest estudi es durà a terme dins de l’aplicació Covid Symptom Study, una aplicació mòbil gratuïta de seguiment de símptomes.
Més sobre aquest estudi:
Context científic: La pandèmia vírica de la COVID-19 ha causat importants pèrdues i trastorns mundialment en tots els aspectes de la societat (inclosos la salut, l’educació i la seguretat empresarial i econòmica). Una de les principals dificultats per controlar la propagació del coronavirus ha estat tardana i lleu (o nul·la) presentació de símptomes als individus infectats. El cost profund i generalitzat de la contínua progressió de la COVID-19, coincidint amb la manca de capacitat d’anàlisi, justifica el desenvolupament d’eines de diagnòstic alternatives que avaluïn de manera fiable la infecció per COVID-19 en les primeres fases d’aquesta.
Altres assajos clínics:
