अमेरिका में मास जनरल ब्रिघम स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली के शोधकर्ताओं ने इसका लाभ उठाया कृत्रिम होशियारी दीर्घकालिक की पहचान करने में मदद करने के लिए कोविड (लॉन्ग कोविड) और निगरानी करें कि समय के साथ विभिन्न लक्षण कैसे प्रकट होते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपकरण के माध्यम से उन्होंने पाया कि 22,8% जनसंख्या में लंबे समय तक कोविड के लक्षण दिखते हैं।
टूल में उपयोग किया गया एल्गोरिदम लगभग खनन डेटा द्वारा विकसित किया गया था 14 अस्पतालों और 20 सामुदायिक स्वास्थ्य केंद्रों में 300,000 मरीज “मास जनरल ब्रिघम” प्रणाली की।
उपकरण इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का विश्लेषण करता है और चिकित्सकों को लंबे समय तक रहने वाले कोविड के अधिक मामलों की पहचान करने में मदद करता है ताकि रोगियों को देखभाल मिल सके।
जर्नल मेड में प्रकाशित नतीजे बताते हैं कि बीमारी की घटना को बहुत कम करके आंका जा सकता है। नए दृष्टिकोण के अनुसार, अनुमानित जनसंख्या का प्रतिशत लंबे समय तक कोविड से पीड़ित रहेगा 22,8%, जबकि पिछले अध्ययनों में इस दर का अनुमान लगाया गया था 7%. लेखकों का कहना है कि यह प्रतिशत महामारी के दीर्घकालिक प्रभावों की अधिक यथार्थवादी तस्वीर देता है।
शोधकर्ताओं ने पाया कि उनका उपकरण है अधिक सटीक और एकल डायग्नोस्टिक कोड या व्यक्तिगत नैदानिक मुठभेड़ों के आधार पर अन्य एल्गोरिदम की तुलना में कम पक्षपाती है, क्योंकि जिन लोगों की पहचान दीर्घकालिक कोविड के रूप में की गई है, वे मैसाचुसेट्स के व्यापक जनसांख्यिकीय स्वरूप को दर्शाते हैं।
शोधकर्ताओं ने एल्गोरिदम को सार्वजनिक करने की योजना बनाई है ताकि दुनिया भर के डॉक्टर और स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियां इसका उपयोग कर सकें।
अध्ययन की सीमाओं में यह तथ्य शामिल है कि उपयोग किया गया स्वास्थ्य रिकॉर्ड डेटा चिकित्सा दौरे के बाद चिकित्सकों द्वारा अपने नैदानिक नोटों में दर्ज किए गए डेटा से कम पूर्ण हो सकता है।
भविष्य के अध्ययन ऐसी स्थितियों वाले रोगियों के समूहों में एल्गोरिदम के उपयोग की जांच कर सकते हैं क्रॉनिक ऑब्सट्रक्टिव पल्मोनरी डिजीज (सीओपीडी) या मधुमेह।