ResApp Health Limited heeft positieve resultaten aangekondigd voor een nieuwe, nieuwe, op hoestgeluid gebaseerde COVID-19-screeningstest, waarvoor alleen een smartphone nodig is. In een klinische proeftest met 741 patiënten (446 COVID-19-positieven) die in de Verenigde Staten en India waren gerekruteerd, bleek de screeningtest van ResApp, die machine learning gebruikt om het geluid van de hoest van een patiënt te analyseren, COVID-19 correct te detecteren bij 92% van de mensen met de infectie. Het algoritme van ResApp bereikte een oppervlakte onder de curve (AUC) van 0,93 bij gebruik van hoestgeluiden en door de patiënt gerapporteerde symptomen in beide proeven. AUC is een standaardmaat voor hoe goed een test onderscheid maakt tussen twee diagnosegroepen, waarbij een waarde van 1 staat voor een perfecte test. Een waarde van meer dan 0,9 wordt beschouwd als uitstekendi. Met deze AUC kan de ResApp verschillende werkingspunten kiezen, afhankelijk van de instelling, om ofwel een hoge sensitiviteit, een hoge specificiteit, of een evenwichtige sensitiviteit en specificiteit te bereiken. Voor gebruik als screeningtest voorafgaand aan een snelle antigeen- of polymerasekettingreactietest (PCR) om COVID- 19 uit te sluiten, zou een werkpunt gekozen kunnen worden dat een gevoeligheid van 92% en een specificiteit van 80% geeft. Deze gevoeligheid overtreft de in de praktijk gemeten gevoeligheid van snelle antigeentestsii,iii. De combinatie van hoge gevoeligheid en 80% specificiteit leidt ertoe dat 8 van de 10 mensen zonder COVID-19 correct als negatief gescreend worden en geen vervolg-snel-antigeen- of PCR-test nodig hebben. De ResApp zal in eerste instantie gebruikt worden in settings waar vaak COVID-19-tests nodig zijn, zoals screening van werknemers, gezondheidswerkers en studenten, reizen, sport, amusement, en bejaardenzorg. In deze settings zou een zeer gevoelige test waarvoor alleen een smartphone nodig is, het aantal benodigde snelle antigeen- of PCR-testen aanzienlijk verminderen, waardoor de beschikbaarheid verbetert, de kosten dalen en het milieu minder belast wordt. Een test met smartphone heeft ook de mogelijkheid om de veiligheid en de rapportage van de resultaten te verbeteren met behulp van biometrische identificatie, zoals gezichtsherkenning. Om er zeker van te zijn dat het algoritme specifiek is voor COVID-19 werd het getest tegen de Breathe Easy dataset. De Breathe Easy-dataset werd vóór de COVID-19-pandemie verzameld en werd gebruikt om het bestaande, door de regelgevende instanties goedgekeurde (Australische TGA en CE Mark) ResAppDx-product van ResApp voor de diagnose van acute ademhalingsziekten te trainen en te valideren. Deze dataset omvat 1.007 patiënten met een verscheidenheid aan niet-COVID-19-gerelateerde ademhalingsaandoeningen, waaronder infecties van de bovenste luchtwegen, astma-exacerbaties, COPD-exacerbaties en andere virale longinfecties, waaronder longontsteking. Het algoritme bereikte een specificiteit van meer dan 90% voor deze patiënten. Dit belangrijke resultaat toont aan dat het algoritme COVID-19 identificeert en niet algemene ademhalingsziekten. Consistente prestaties werden gevonden in de analyse van een reeks subgroepen, waaronder studie-arm en -plaats, leeftijd, geslacht, en vaccinatiestatus. Hoewel genomische sequencing niet beschikbaar was, bleek uit analyse van de gegevens over twee perioden, één waarin Delta de dominante variant was en een andere waarin Omicron dominant was, dat de prestaties consistent waren. Zoals verwacht, en net als bij snelle antigeentests, presteerde het algoritme minder goed bij asymptomatische patiënten, hoewel slechts een klein aantal (14) asymptomatische patiënten in de proeven werd opgenomen. De prestaties van het algoritme werden verkregen met behulp van K-voudige kruisvalidatie om een schatting te geven van de prestaties op ongeziene gegevens. ResApp is van plan de resultaten de komende weken in te dienen voor publicatie in een peer-reviewed tijdschrift.