Billede

Mads Nielsen, der er professor ved Datalogisk Institut på Københavns Universitet, har opfundet metode, hvor kunstig intelligens med 90 procent nøjagtighed kan vurdere, om folk vil dø af COVID-19 eller ej, baseret på faktorer som BMI, køn og blodtryk. Privatfoto

forskning

Patientdata kan forudsige corona-dødelighed

Kunstig intelligens med 90 procent nøjagtighed kan vurdere, om folk vil dø af COVID-19 eller ej, baseret på faktorer som BMI, køn og blodtryk.

Forskere på Københavns Universitet kan på baggrund af patientdata forudsige antallet af respiratorpatienter på sygehusene under coronapandemien og afgøre, hvem der bør stå først i køen til en vaccine. Med hjælp fra kunstig intelligens kan forskerne med 90 procent nøjagtighed forudsige, om folk vil dø af COVID-19 eller ej, baseret på faktorer som BMI, køn og blodtryk.

Hvad har I undersøgt?

Siden den første bølge af COVID-19-pandemien har vi arbejdet hårdt på at udvikle computermodeller, som ud fra sygdomshistorik og helbredsdata kan forudsige, hvor hårdt mennesker rammes af COVID-19. På baggrund af patientdata fra Region Hovedstaden og Region Sjælland viser resultaterne i studiet, at vi ved hjælp af kunstig intelligens med 90 procent sikkerhed kan forudsige, om en person, der endnu ikke er smittet, vil dø af COVID-19 eller ej, hvis de er så uheldige at blive smittet. Når en person først er indlagt på hospitalet med COVID-19, kan computeren med 80 procents nøjagtighed forudsige, om personen får brug for respirator.

Hvordan har I grebet det an?

Vi startede ud med at arbejde på modellerne som en hjælp til hospitalerne, da de særligt under første bølge frygtede, at de ikke havde nok respiratorer til intensivpatienterne. Vi har fodret et computerprogram med helbredsdata fra 3.944 danske COVID-19-patienter, hvilket har trænet computeren til at genkende mønstre og sammenhænge i både patienternes forudgående sygdomme og i deres COVID-19-forløb. Data er behandlet på Computerome, som er en sikker supercomputer til persondata, efter tilladelse fra relevante myndigheder.

Hvem er mest i farezonen?

Vores resultater viser ikke overraskende, at alder og BMI er de mest afgørende parametre for, hvor hårdt en person rammes af COVID-19. De sygdomme og helbredsmæssige faktorer, som har mest indflydelse på, om en patient ender i respirator efter at være blevet smittet med COVID-19, er i prioriteret rækkefølge: BMI, alder, forhøjet blodtryk, at være mand, neurologiske sygdomme, KOL, astma, diabetes og hjertesygdomme.

Hvad kan vi bruge resultaterne til?

Kunstig intelligens kan hjælpe os med at beslutte, hvem der skal stå forrest i køen til de dyrebare vacciner, der i øjeblikket gives overalt i landet. Lige nu arbejder vi sammen med Region Hovedstaden om at udnytte de seneste resultater i praksis. Vi arbejder på en målsætning om, at vi skal kunne forudsige behovet for respiratorer fem dage frem i tiden ved at give computeren adgang til sundhedsdata om alle COVID-positive i regionen.


Læs også...

I den lille, amerikanske by Granbury i Texas summer en bitcoin-mine så meget, at borgerne i byen bliver syge.

Aktivisme er et vanvittigt godt ord til at beskrive rigtigt meget af det, der sker i underskoven af it og tech. Aktivisme er aktivt at deltage. At…

Når teknologien ikke virker, eller vi mennesker skal lære nye systemer at kende, kan det skabe stress. En gruppe forskere fra Roskilde Universitet har…

Et PROSA-medlem fortæller, at hans arbejdsgiver har modtaget en henvendelse om, at han har deltaget i den offentlige debat på Facebook, og at…

Morten Reintoft oplevede, hvordan en uskyldig kommentar i en politisk debat pludselig blev et problem på hans arbejdsplads, fordi en utilfreds læser…

Webtegneserien XKCD har i snart 20 år skabt sig et publikum verden over i det mere nørdede segment. Striberne deles flittigt på sociale medier og på…

Åbne kildekoder er langt hen ad vejen fundamentet under it-udviklingen, så alle kan lære, bidrage, udvikle og arbejde videre på systemer. I Danmark…

I 90’erne var iværksætteren Lars Neupart en af pionererne inden for it-sikkerhed. I dag er han business angel og har investeret i omkring 20…

Lars Neupart har i mange år levet som investor, men tech-manden savner at være iværksætter. Derfor startede han tidligere på året en såkaldt stealth…

23-årige Polly har været en del af det danske cyberlandshold i tre år, og holdet har især lært hende, at det er vigtigt at tro på sig selv.