Journal des antiviraux et des antirétroviraux
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Abstrait

Un modèle de prédiction basé sur l'apprentissage automatique pour diagnostiquer les premiers patients atteints de COVID-19

Nannan Sun, Ya Yang, Lingling Tang, Zhen Li, Yining Dai, Wan Xu, Xiaoliang Qian, Hainv Gao, Bin Ju

Objectif : Afin d’améliorer la rapidité du diagnostic précoce de l’infection à COVID-19, il est essentiel de développer un outil d’aide à la décision pour aider au diagnostic précoce des patients atteints de COVID-19 dans les cliniques de fièvre.

Matériel et méthodes : Cet article vise à extraire les facteurs de risque des données cliniques de 912 patients infectés précocement par le COVID-19 et à utiliser quatre types d'approches traditionnelles d'apprentissage automatique, notamment la régression logistique (LR), la machine à vecteurs de support (SVM), l'arbre de décision (DT), la forêt aléatoire (RF) et une méthode basée sur l'apprentissage profond pour le diagnostic du COVID-19 précoce.

Résultats : Les résultats montrent que le modèle prédictif LR présente un taux de spécificité plus élevé de 0,95, une aire sous la courbe de fonctionnement du récepteur (AUC) de 0,971 et un taux de sensibilité amélioré de 0,82, ce qui le rend optimal pour le dépistage de l'infection précoce par la COVID-19. Nous effectuons également la vérification de la généralité du meilleur modèle (modèle prédictif LR) parmi la population du Zhejiang et analysons la contribution des facteurs aux modèles prédictifs.

Discussions : Dans le contexte de la pandémie de COVID-19, le diagnostic précoce de la COVID-19 est toujours confronté à de sérieux défis. Un outil d'aide à la décision aidant au diagnostic précoce des patients atteints de COVID-19 est essentiel pour les cliniques de fièvre.

Conclusions : Notre manuscrit décrit et met en évidence la capacité des méthodes d'apprentissage automatique à améliorer la précision et la rapidité du diagnostic précoce de l'infection par le COVID-19. L'AUC plus élevée de notre modèle prédictif basé sur LR en fait une méthode plus propice pour aider au diagnostic du COVID-19. Le modèle optimal a été encapsulé sous forme d'application mobile (APP) et mis en œuvre dans certains hôpitaux de la province du Zhejiang.