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...

Microsoft starte en atomreaktor op igen for at give grøn strøm til deres datacentre, specielt dem med AI. Hvis det reelt går igennem og de får startet…

En ny feature i et af Googles AI-værktøjer gør det muligt at lave en podcast på få minutter. Featuren er så nem at bruge, at den egentlig ikke behøver…

Millioner af udviklere verden over bruger hver dag JavaScript – men hvorfor er programmeringssproget blevet så populært? PROSAbladet har talt med…

Et nyt projekt indsamler danske stemmer for at sikre, at AI-løsninger fremover også kan tale med dialekter. Du kan også donere din stemme, skriver DR.…

I dag lever Andreas Green Rasmussen af at finde dygtige iværksættere, han kan investere i. Men han har også selv flere startups på CV'et – og han ved,…

Ugly Duckling Ventures er en dansk venturefond, der håber at finde de startups, som bliver store milliardforretninger. Men hvad er en venturefond…

Der findes et hav af muligheder, når du som iværksætter skal finde finansiering til din startup. PROSAbladet guider dig til otte steder, hvor du kan…

Tech-giganterne er stadig i front, når it-studerende skal rangere populære arbejdspladser. Til gengæld har de store konsulenthuse taget et stort dyk…

Nye løsninger, en fælles dataplatform og et digitalt innovationscenter. Det er tre af hovedpunkterne i regeringens nye udspil, der skal sætte skub…

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