Očekuje se da će model umjetne inteligencije (AI) za rano otkrivanje teške SARS-CoV2 bolesti kod djece poboljšati ishode ranim prepoznavanjem, pravovremenom intervencijom i odgovarajućom raspodjelom kritičnih resursa, kao i razvoj brze postelje Dijagnostički uređaj COVID-19.
Kako bi spriječio da djeca budu kritično bolesna od SARS-CoV-2, tim istraživača sa državnog univerziteta Wayne (Detroit, MI, SAD) radi na definiranju i upoređivanju molekularnog odgovora domaćina i pljuvačke kod djece s različitim fenotipovima SARS-CoV- 2 infekcije. Tim se nada da će razviti i potvrditi osjetljiv i specifičan model za predviđanje teške SARS-CoV-2 bolesti kod djece. Oni rade na razvoju prijenosnog, brzog uređaja koji kvantificira miRNA pljuvačke s uporedivom preciznošću sa tehnologijom qRT-PCR. Tim će razviti mobilni sistem uz pomoć AI za rano prepoznavanje teške infekcije SARS-CoV-2 kod djece.
Trenutno ne postoje metode za raspoznavanje spektra težine bolesti i predviđanje kod koje će se djece s izloženošću SARS-CoV-2 razviti teška bolest, uključujući multisistemski upalni sindrom (MIS-C). Zbog toga postoji hitna potreba za razvijanjem dijagnostičkog modaliteta za razlikovanje različitih fenotipova bolesti. Istraživački tim ima za cilj razviti inovativan i efikasan AI model s neinvazivnim biomarkerima koji integriraju umjetnu inteligenciju sa socijalnim odrednicama zdravlja i kliničkim podacima kako bi pomogao u ranom otkrivanju teške SARS-CoV-2 bolesti kod djece.
