人工智能为COVID的影响提供了答案

萨里大学的科学家收集了医院患者的血液样本，发现Covid-19改变了人们的新陈代谢。该团队观察到，Covid-19的影响随着时间的推移而变化，第一波干扰代谢物的波与第二波不同。研究结果发表在代谢物。

许多患者在从Covid-19中恢复后，代谢产物逐渐恢复到正常水平，但少数人在感染后的几个月里继续受到干扰。

在一份声明中,Holly-May刘易斯博士来自萨里大学的该研究的第一作者说:“据认为，大约有200万人在感染新冠病毒一个月后出现症状，而80万人在一年后仍然出现症状。”因此，很明显，这种病毒将伴随我们一段时间，因此，科学界有责任更好地了解Covid-19，以及为什么对一些人来说，症状似乎比平均时间更长。”

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萨里的研究分析了164名住院患者的血液样本，其中123名Covid-19患者和41名PCR检测结果为阴性的患者在前两波感染期间的血液样本。19名阳性患者在感染后2至7个月也提供了样本。

利用人工智能模型，萨里大学的研究团队确定了6种可用于识别Covid-19的代谢物，准确率达91%。

媚兰贝利教授他说:“据我们所知，这是第一次证明Covid-19现在对患者新陈代谢的影响不同于最初的浪潮，我们认为这是由于新出现的变种。众所周知，不同的新冠病毒变体有不同的相关症状，所以这与血液化学变化有关是有道理的。

“考虑到这一点，我们然后部署人工智能来识别Covid-19特征的生物标志物，而不管Covid-19浪潮如何。这可以帮助我们更好地理解治疗的局限性，并帮助我们做出更好的治疗。”