中美兩國研究人員合作,,開發(fā)出一種實驗性AI工具,,可以準確預(yù)測哪些新冠肺炎(COVID-19)患者的病情會發(fā)展成嚴重的呼吸系統(tǒng)疾病。研究人員稱,,作為病情預(yù)測的新工具,,他們的成果有望為醫(yī)生提供有力輔助。相關(guān)論文在線發(fā)表于30日的《計算機,、材料及連續(xù)介質(zhì)》期刊上,。
該研究由浙江溫州中心醫(yī)院、蒼南縣人民醫(yī)院,、美國紐約大學(xué)及哥倫比亞大學(xué)合作完成,。研究人員分析了浙江兩家醫(yī)院收治的53名新冠肺炎患者的人口統(tǒng)計學(xué)、實驗室檢測和放射學(xué)檢查結(jié)果等數(shù)據(jù),,發(fā)現(xiàn)對于早期輕癥患者來說,,一些被認為是新冠肺炎的標(biāo)志性臨床特征,如發(fā)燒,、肺部出現(xiàn)毛玻璃樣斑塊,、強烈的免疫反應(yīng)等,對預(yù)測其是否會發(fā)展成嚴重肺部疾病并沒有多大用處,,而丙氨酸轉(zhuǎn)氨酶(ALT)輕度升高,、肌痛(身體疼痛)和血紅蛋白(紅細胞)水平升高這3個臨床特征,在預(yù)測疾病后續(xù)發(fā)展方面更有用,。他們據(jù)此開發(fā)的預(yù)測模型,,能夠準確地幫助醫(yī)生預(yù)測早期新冠肺炎輕癥患者中誰將患上急性呼吸窘迫綜合征(ARDS,是新冠肺炎的嚴重預(yù)后),。研究人員在論文中稱,,他們的模型在預(yù)測嚴重病例方面準確率達到了70%—80%。
研究人員指出,,全球新冠肺炎疫情日益嚴重,,迫切需要提高臨床醫(yī)生對這種疾病的臨床敏銳度,并在醫(yī)療資源有限的情況下增強資源分配決策的科學(xué)性,。他們此項研究的目標(biāo),,一是確定可預(yù)測新冠肺炎病情發(fā)展結(jié)果的臨床特征組合,,二是開發(fā)出能在患者初次就診時就可預(yù)測其嚴重疾病風(fēng)險的AI工具。盡管因數(shù)據(jù)集較小,,研究對象病情嚴重程度有限,,他們的研究有一定的局限性,預(yù)測模型還有待進一步驗證,,但作為病情預(yù)測的一種新工具,,它會幫助到醫(yī)生,有望成為他們進行病情診斷及決策的有力輔助手段,。