首个COVID病例大规模筛查系统已经开发出来，灵敏度达到97%

用水酒精凝胶洗手，闻闻它，然后用二维码回答一份简短的问卷。这些非常简单的行动构成了世界上第一个获得专利的COVID病例大规模筛查系统。

罗韦拉·维吉里大学的一个研究小组与佩雷·维吉里卫生研究所合作，开发了这种基于人工智能技术的方法。该模型立即确定哪些人有低、中、高患病风险，灵敏度高达97%。该设备的第一个原型已经安装在罗伊斯的圣琼大学医院入口处，研究结果已发表在杂志上科学报告。

柑橘类水果和苹果是感染SARS-CoV-2病毒的人最先检测不到的两种气味。嗅觉缺失症——也就是说，失去检测气味的能力——自大流行开始以来一直是COVID的典型症状之一。但这并不是唯一的一个。高烧、头痛、咳嗽、不适和喉咙痛都是冠状病毒的症状，但也是感冒或流感的症状。那么，如果没有任何诊断测试，您如何知道您的症状是由哪种病毒引起的呢?

已经获得专利的系统是基于一种水酒精凝胶，其中添加了特定浓度的柑橘精华。URV电子、电气和自动化工程系的研究员爱德华·洛贝特说:“我们从以前的研究结果中知道，这种气味是COVID患者失去嗅觉时无法感知的首批气味之一。”“我们用不同的浓度进行了测试，直到确定我们需要的浓度，”他补充说。

这项测试在大约500名患者中进行第二波在罗伊斯的圣琼大学医院和罗伊斯的初级保健中心就诊，因为他们有类似covid - 19的症状，或者因为他们没有症状，但与阳性病例有过密切接触。他们必须用凝胶搓手，三秒钟后再闻。

如果他们认出了柑橘类水果，则结果为阴性;如果他们闻不到凝胶或闻不到柑橘类水果的香气，则结果为阳性。一旦完成这项工作，研究参与者必须填写一份简短的问卷，其中包括嗅觉测试的结果和其他数据，如年龄、性别和有无不同症状。

IISPV的研究员Youcef Aceli解释说:“根据我们的计算，我们给每个症状赋予了诊断价值，我们认为有8个症状在检测疾病方面具有统计学意义。”一旦参与者给出了他们的答案，他们就会进行PCR测试来检查结果。

“我们开发的系统是基于机器学习问卷调查的结果被用于生成一个模型，在资源不允许进行诊断测试时，能够大规模检测COVID病例，”基于人工智能的算法的URV研究员和开发者阿尔伯特·费尔南德斯说。这些数据确保了几乎全部的敏感性(97%)，这使得它成为一种有用的筛查人群的方法。

“市场上的抗原检测的平均敏感性为80%，这意味着假阴性率为20%。我们所开发的不是一个诊断测试而是一种筛查系统，旨在检测出尽可能多的阳性病例，防止假阴性，”研究人员解释说。

该设备旨在明确人们感染新冠病毒的风险，这将有助于中断传播链。阿塞利说:“目的是保护最脆弱的人群，并提醒有COVID症状的人呆在家里或采取极端的预防措施，如戴口罩并遵循卫生当局的建议。”

IISPV和URV已经为其申请了欧洲专利，该原型正在投入市场的过程中。其目的是将其安装在医院、住宅、学校或公共交通工具中，以便使用它的人意识到他们所携带的病毒传播的风险。URV的定价部门和IISPV的创新和转移部门协助研究团队保护大规模筛选系统。