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2021/9

機械学習モデルで初期症状から新型コロナウイルス感染の有無を予測
初期症状は年齢層別・性別で異なる可能性も

Is It COVID?  Early Signs May Differ by Age, Gender

初期症状から新型コロナウイルス感染の有無を予測できる可能性があるが、これらの症状は年齢層別・性別で異なることが、英国の大規模な前向き疫学サーベイランスの機械学習を用いた解析から明らかになった。英キングス・カレッジ・ロンドン(KCL)のLiane dos Santos Canas氏らの研究によるもので、詳細は「The Lancet Digital Health」に7月29日掲載された。

この研究では、英国の参加者から収集した、発症3日以内に自己申告した19種類の症状に関するデータおよびスマートフォンアプリから抽出した新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のPCR検査結果データを用いて、PCR検査陽性者を予測するための機械学習モデルを構築した。モデルの学習と検証には、それぞれトレーニングセット(2020年4月29日~10月15日に症状を報告した18万2,991例)とテストセット(2020年10月16日~11月30日に症状を報告した1万5,049例)のデータを用いた。

トレーニングセットでは、(1)英国国民保健サービス(NHS)のアルゴリズムに従い、発症から3日以内に咳や発熱、嗅覚障害のいずれかを報告した全員を感染疑いとするモデル、(2)症状の一部(嗅覚障害、長引く咳、倦怠感、食欲不振など)とロジスティック回帰モデルによる人口統計学的情報に基づくモデル、(3)COVID-19特有の初期症状と併存疾患など複数の変数を考慮した階層的なガウス過程モデルの3つを開発した。

その結果、発症から3日以内に自己申告した初期症状を用いると、PCR検査陽性者の約80%を特定できることが明らかになった。開発した3つのモデルのうち、階層的なガウス過程モデルが感染者の予測に最も有効であることも分かった。

感染者の予測には、嗅覚障害、胸痛、長引く咳、息切れ、腹痛、足の水疱、目の痛み、普段と違う筋肉痛といった初期症状が役立った。ただし、これらの症状の有用性は年齢層別で異なり、例えば嗅覚障害は、60歳以上ではあまり有用ではなく、80歳以上では全く有用ではなかった。また、下痢などの初期症状は60歳以上では重要であったが、発熱はどの年齢層でも初期症状として重要ではなかった。

また、性別に見ると、男性では息切れ、倦怠感、悪寒や震えを訴える人が多く、女性では嗅覚障害、胸痛、長引く咳を訴える人が多かった。

論文の共同執筆者で英KCLの上級講師であるMarc Modat氏は、同校のニュースリリースにおいて、「今回の研究から、COVID-19の初期症状は、年齢層別や性別によるサブグループ間で異なることが分かった。このことから、COVID-19の検査は個々の患者の情報に基づいて推奨すべきと考えられる。また、より多くの症状を考慮することで、サブグループ間の症状の違いを明確にできるだろう」と述べている。

また、共同執筆者のClaire Steves氏は、「COVID-19の初期症状は多岐にわたり、家庭内でも症状が年齢層別・性別で異なることを知っておくことが重要だ。特に感染力の強い変異型ウイルスの流行が拡大している現状では、感染者をより早く特定できるように検査の推奨指針を更新していく必要がある」と述べている。一方、論文の筆頭著者を務めたDos Santos Canas氏は、「人工知能(AI)を活用して、より多くの症状を解析することで感染者を効率よく特定できることも分かった。このような手法により、多くの人が適切かつ早期に検査を受けることで感染拡大リスクを最小限に抑えられると期待している」とコメントしている。

(HealthDay News 2021年8月4日)

Is It COVID? Early Signs May Differ by Age, Gender

WEDNESDAY, Aug. 4, 2021 (HealthDay News) -- Exactly what symptoms of early COVID-19 infection you suffer may depend on both your age and gender, a new study finds.

"As part of our study, we have been able to identify that the profile of symptoms due to COVID-19 differs from one group to another. This suggests that the criteria to encourage people to get tested should be personalized using individuals' information such as age. Alternatively, a larger set of symptoms could be considered, so the different manifestations of the disease across different groups are taken into account," study co-author Marc Modat, a senior lecturer at King's College London, said in a college news release.

Using data collected in the United Kingdom between April 20 and Oct. 15, 2020, and a machine learning model, the researchers assessed 19 symptoms to identify early infection and were able to detect 80% of cases when using three days of self-reported symptoms.

Overall, the most important symptoms were loss of smell, chest pain, persistent cough, abdominal pain, blisters on the feet, eye soreness and unusual muscle pain.

But loss of smell was less significant in people older than 60 and was not relevant for those over 80. Other early symptoms, such as diarrhea, were key in people older than 60, while fever was not an early symptom of the disease in any age group.

Gender also mattered, the investigators found.

Men were more likely to report shortness of breath, fatigue, chills and shivers, while women were more likely to report loss of smell, chest pain and a persistent cough, according to the study published online July 29 in The Lancet Digital Health.

Lead author Claire Steves, a researcher at King's College London, said, "It's important people know the earliest symptoms are wide-ranging and may look different for each member of a family or household. Testing guidance could be updated to enable cases to be picked up earlier, especially in the face of new variants which are highly transmissible."

And study first author Liane dos Santos Canas, from King's College London, added, "Using a larger number of symptoms and only after a few days of being unwell, using AI, we can better detect COVID-19 positive cases. We hope such a method is used to encourage more people to get tested as early as possible to minimize the risk of spread."

Copyright © 2021 HealthDay. All rights reserved.

(参考情報)
Abstract/Full Text
https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(21)00131-X/fulltext

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