密歇根大学的研究人员分析了近400名新冠患者的数据，并开发了一种算法，可以预测哪些患者的病情可能会随着时间的推移而恶化。 该算法利用机器学习，并考虑到一些生命体征，包括心率、呼吸频率和血糖水平。在积累了48小时的患者数据后，发现该算法特别准确。

作者：cnBeta.COM   来源：太平洋电脑网

密歇根大学的研究人员分析了近400名新冠患者的数据，并开发了一种算法，可以预测哪些患者的病情可能会随着时间的推移而恶化。 该算法利用机器学习，并考虑到一些生命体征，包括心率、呼吸频率和血糖水平。在积累了48小时的患者数据后，发现该算法特别准确。

如果能及早发现高危新冠患者，就能让医生有更多时间考虑并实施积极的治疗方案。研究人员指出，该算法可以整合到现有的临床支持软件中。

当出现新冠症状的患者入院时，很难预测他们的病情会经过几天的治疗就会好转，还是会逐渐恶化。为此，密歇根大学的一个研究团队最近开发了一种算法，旨在解决这个问题。该算法基于398名住院的COVID-19患者在三个月内获得的临床数据。

该算法利用机器学习，并考虑到几个预测变量，包括患者的氧饱和度水平、呼吸频率、心率、血压和血糖水平。这项发表在 《英国麻醉学杂志》 上的研究指出，该算法可以高度准确地预测患者何时可能死亡或需要通气。

Knowridge报告说：

团队评估了4小时、8小时、24小时和48小时的数据点，试图确定预测和干预病人恶化前所需的最佳时间。

他们发现离事件越近，他们的预测能力越高，这是他们所期望的。

但他们仍然能够在48小时内以良好的辨别力预测结果，使提供者有时间对患者的护理进行改变或调动资源。

研究人员补充说，该算法可以很容易地整合到现有的临床支持软件中。总而言之，该算法使医生更容易识别哪些COVID-19患者可能需要额外的支持和资源。通过早期识别这些患者，医生将有更多的时间考虑积极的治疗干预措施，并有更多的时间来规划 “适当的呼吸机分配和使用”。

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