Արդյո՞ք արհեստական ​​բանականությունը կարող է որոշել, թե ինչու է կորոնավիրուսի յուրաքանչյուր ալիք տարբեր ձեւով ազդում մարդկանց վրա

Հետազոտողները COVID-ի հուսալի նյութափոխանակության մարկերներ են հայտնաբերել։ Այս բացահայտումը կարող է օգնել ավելի լավ հասկանալ եւ բուժել մարդկանց, որոնք տառապում են հիվանդության ախտանիշներից ախտորոշումից ամիսներ անց: Այս հետազոտության արդյունքները հրապարակվել են Metabolites ամսագրում:

Սուրեյի համալսարանի գիտնականները արյան նմուշներ են հավաքել 164 հիվանդանոցային հիվանդներից եւ պարզել են, որ COVID-19-ը փոխել է մարդկանց նյութափոխանակությունը: Գիտնականները նկատել են, որ COVID-19-ի ազդեցությունը ժամանակի ընթացքում տարբեր է եղել, ընդ որում, առաջին ալիքն այլ կերպ է խախտել է մետաբոլիտները, քան երկրորդը:

Չնայած հետազոտողները նշել են, որ շատ հիվանդների մոտ COVID-19-ից ապաքինումից հետո մետաբոլիտները նորմալ մակարդակի են վերադարձել, փոքր թվով հիվանդների մոտ դրանք շարունակել են խանգարվել վարակվելուց հետո մի քանի ամիս անց:

Հետազոտության առաջատար հեղինակ դոկտոր Հոլլի-Մեյ Լյուիսի խոսքով՝ ենթադրվում է, որ մոտ 2 միլիոն մարդ վարակվելուց մեկ ամիս հետո COVID-19-ի ախտանիշներ է ունենում, իսկ 800.000 մարդ շարունակում է ախտանշաններ ունենալ մեկ տարի անց։

Արհեստական բանականության մոդելի օգնությամբ թիմը վեց մետաբոլիտ է հայտնաբերել, որոնք կարող են օգտագործվել COVID-19-ի 91 տոկոս ճշգրտությամբ նույնականացման համար:

«Դա հաշվի առնելով՝ մենք արհեստական ​​ինտելեկտ ենք կիրառել՝ COVID-19-ին հատուկ բիոմարկերները բացահայտելու համար՝ անկախ COVID-19 ալիքից։ Դա կարող է օգնել մեզ ավելի լավ հասկանալ կիրառվող բուժման սահմանափակումները եւ օգնել ավելի արդյունավետները մշակել»,- պատմել են հետազոտողները: