論文の概要: Hemogram Data as a Tool for Decision-making in COVID-19 Management: Applications to Resource Scarcity Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10227v1
• Date: Sun, 10 May 2020 01:45:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 02:14:02.106970
• Title: Hemogram Data as a Tool for Decision-making in COVID-19 Management: Applications to Resource Scarcity Scenarios
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス対策における意思決定ツールとしてのヘモグラムデータ:資源スカシティシナリオへの応用
• Authors: Eduardo Avila, Marcio Dorn, Clarice Sampaio Alho, Alessandro Kahmann
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界中の緊急対応システムに挑戦している。 本研究は, 症状患者の血液検査データから得られた機械学習モデルについて述べる。 提案されたモデルでは、新型コロナウイルスqRT-PCRの結果を、高い精度、感度、特異性で症状のある個人に予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: COVID-19 pandemics has challenged emergency response systems worldwide, with widespread reports of essential services breakdown and collapse of health care structure. A critical element involves essential workforce management since current protocols recommend release from duty for symptomatic individuals, including essential personnel. Testing capacity is also problematic in several countries, where diagnosis demand outnumbers available local testing capacity. This work describes a machine learning model derived from hemogram exam data performed in symptomatic patients and how they can be used to predict qRT-PCR test results. Methods: A Naive-Bayes model for machine learning is proposed for handling different scarcity scenarios, including managing symptomatic essential workforce and absence of diagnostic tests. Hemogram result data was used to predict qRT-PCR results in situations where the latter was not performed, or results are not yet available. Adjusts in assumed prior probabilities allow fine-tuning of the model, according to actual prediction context. Proposed models can predict COVID-19 qRT-PCR results in symptomatic individuals with high accuracy, sensitivity and specificity. Data assessment can be performed in an individual or simultaneous basis, according to desired outcome. Based on hemogram data and background scarcity context, resource distribution is significantly optimized when model-based patient selection is observed, compared to random choice. The model can help manage testing deficiency and other critical circumstances. Machine learning models can be derived from widely available, quick, and inexpensive exam data in order to predict qRT-PCR results used in COVID-19 diagnosis. These models can be used to assist strategic decision-making in resource scarcity scenarios, including personnel shortage, lack of medical resources, and testing insufficiency.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界中の緊急対応システムに挑戦している。 現在のプロトコルでは、本質的な人員を含む症状のある個人に対する義務からの解放を推奨している。 いくつかの国では検査能力が問題であり、診断の需要が利用可能な局所的な検査能力よりも多い。 本研究は, 症状患者の血液検査データから得られた機械学習モデルとqRT-PCR検査結果の予測方法について述べる。 方法: 症状性本質的労働力の管理や診断検査の欠如など,さまざまな不足シナリオに対処するために,機械学習のためのナイーブ・ベイズモデルを提案する。 ヘモグラフィーの結果データを用いてqRT-PCR結果の予測を行ったが、後者が実行されなかったか、まだ得られていない状況であった。 仮定された事前確率の調整は、実際の予測コンテキストに従ってモデルの微調整を可能にする。 提案するモデルでは、高い正確性、感度、特異性を有する症状の個人に対して、covid-19 qrt-pcrの結果を予測することができる。 データ評価は、望ましい結果に応じて、個人または同時に行うことができる。 ヘモグラムデータと背景不足状況に基づいて、ランダム選択と比較して、モデルに基づく患者選択が観察された場合、資源分布が著しく最適化される。 このモデルは、テスト不足やその他の重要な状況を管理するのに役立つ。 機械学習モデルは、新型コロナウイルスの診断に使用されるqRT-PCR結果を予測するために、広く利用可能な、迅速で安価な検査データから導出することができる。 これらのモデルは、人材不足、医療資源不足、検査不足など、資源不足シナリオにおける戦略的意思決定を支援するために使用できる。

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