An Ensemble Machine Learning Approach for Screening Covid-19 based on Urine Parameters

要約

COVID-19の急速な広がりと新型の出現は、効果的なスクリーニング対策の重要性を強調している。迅速な診断とそれに続く感染者の隔離は、社会におけるウイルスのさらなる拡散を防ぐことができる。PCR検査はCOVID-19診断のゴールド・スタンダードであるが、費用と時間がかかる。対照的に、尿検査ストリップは安価で、非侵襲的で、迅速に入手可能なスクリーニング法であり、患者の健康状態に関する重要な情報を提供することができる。本研究では、新たなデータセットを収集し、尿検査薬のパラメータのRGB（Red Green Blue）色空間を使用して、個人の健康状態を検出した。我々のモデルの精度を向上させるために、RGB空間を10の追加色空間に変換した。4つの異なる機械学習モデルを評価した後、多層パーセプトロンニューラルネットワークに基づく新しいアンサンブルモデルを提案した。初期の結果は芳しくなかったが、モデル空間の不確実な領域を取り除くことで、COVID-19に対するモデルのスクリーニング性能を向上させることができた。最終的に、我々のモデルは尿パラメータに基づいて80％のスクリーニング精度を達成した。われわれの結果は、尿検査ストリップがCOVID-19スクリーニング、特にPCR検査が実施不可能な資源制約のある環境において有用なツールになりうることを示唆している。われわれの知見を検証し、COVID-19の診断と管理における尿検査用ストリップの潜在的役割を探るためには、さらなる研究が必要である。

要約(オリジナル)

The rapid spread of COVID-19 and the emergence of new variants underscore the importance of effective screening measures. Rapid diagnosis and subsequent quarantine of infected individuals can prevent further spread of the virus in society. While PCR tests are the gold standard for COVID-19 diagnosis, they are costly and time-consuming. In contrast, urine test strips are an inexpensive, non-invasive, and rapidly obtainable screening method that can provide important information about a patient’s health status. In this study, we collected a new dataset and used the RGB (Red Green Blue) color space of urine test strips parameters to detect the health status of individuals. To improve the accuracy of our model, we converted the RGB space to 10 additional color spaces. After evaluating four different machine learning models, we proposed a new ensemble model based on a multi-layer perceptron neural network. Although the initial results were not strong, we were able to improve the model’s screening performance for COVID-19 by removing uncertain regions of the model space. Ultimately, our model achieved a screening accuracy of 80% based on urine parameters. Our results suggest that urine test strips can be a useful tool for COVID-19 screening, particularly in resource-constrained settings where PCR testing may not be feasible. Further research is needed to validate our findings and explore the potential role of urine test strips in COVID-19 diagnosis and management.

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