一个新的机器学习研究表明最有效的药物组合,防止复发COVID-19后一个初始感染。然而,这些组合不同的患者中,突出个性化的方法的必要性。

这项研究由加州大学河滨分校从医院获得利用真实的数据中国。研究人员发现,个人特征,如年龄、体重,和预先存在的条件,发挥着至关重要的作用在决定COVID-19复发的药物组合,有效降低利率。

数据的来源

根据这项研究,数据的起源在中国拥有意义两个关键原因。首先,患者通常在美国接受一个或两个COVID-19药物治疗,中国医生灵活地开了八个不同的药物在早期的大流行。这允许一个更广泛的各种药物组合的研究。

此外,COVID-19病人在中国被授权接受出院后检疫在政府运营的酒店。这种方法提供了一个机会更系统化的评估再感染。

这项研究是在2020年4月,在最初阶段的大流行。虽然许多研究主要关注死亡率,医生在香港附近,特别是在深圳,表示高度关注关于复发的利率由于观察到的死亡人数相对较低。

令他们吃惊的是,嘉廖,他是这项研究的合作者之一,生物工程副教授,发现近30%的患者再次检测呈阳性后28天内从医院出院。

参加这项研究的数据来自400多个COVID-19患者,平均年龄为45岁。大多数人有温和的病毒的情况下,性别分布相对均匀。涉及的各种组合治疗抗病毒,抗炎,immune-modulating药物,如干扰素或羟氯喹。

不同组合的成功在不同人口群体可以归因于这种病毒的行为。COVID-19抑制干扰素,细胞产生的一种蛋白质阻碍入侵的病毒。

读也:[研究]猫感染COVID-19和主人一样的变异;Human-to-Cat传播?

提高免疫力的药物

根据廖的解释,人弱免疫系统承包COVID-19之前需要提高免疫力的药物有效地对抗病毒。

相反,年轻人感染通常表现出活跃的免疫反应,从而导致过度炎症组织,在严重的情况下,甚至死亡。因此,年轻的病人需要的免疫抑制剂治疗方案。

廖敦促重新考虑年龄和医疗条件在选择治疗方法时,当前实践经常忽略的变化如传统药物试验未能占其他医疗条件,但研究人员开发出一种技术来解决这个问题通过匹配个人几乎。万博体育登录首页

尽管进步对我们理解COVID-19和疫苗的有效性,减少死亡率,有一个重要知识差距对再感染的治疗和预防。新平崔希望本研究的结果将被应用到解决问题复发。

这项研究的发现发表在人工智能前沿》杂志上。

相关文章:FDA的COVID-19疫苗接种战略设计讨论;下面是如何观看会议