钟南山团队公布新冠肺炎危重预测模型 准确性达到88%

2020-05-15 中国新闻网

广州呼吸健康研究院14日发布消息称,中国工程院院士钟南山团队代表中国国家卫生健康委员会高级别专家组,整合临床风险因素,建立新冠肺炎的危重症预测模型,准确性达到88%。

  广州呼吸健康研究院14日发布消息称,中国工程院院士钟南山团队代表中国国家卫生健康委员会高级别专家组,整合临床风险因素,建立新冠肺炎的危重症预测模型,准确性达到88%。该模型前期在雷神山医院等湖北多家医院开放使用,获得当地同行的认可,相关论文近日发表于国际权威杂志《JAMA Internal Medicine》,通讯作者为钟南山、广州呼吸健康研究院院长何建行。

  严重的新冠肺炎可以致死,其中6%至8%的确诊新冠肺炎患者会发展为危重症,需要接受插管通气或者ICU监护,而这些危重的患者死亡率可高达65%。在疾病前期及早识别出具有转变为危重症的风险的患者,及时加强监护,有助于改善患者的预后,对医疗资源的分配也有重要的意义。

  该模型的建立是基于中国1590例新冠肺炎患者,通过LASSO回归对72个临床因素进行筛选,发现10个关键的独立风险因子,包括:胸部X光异常、年龄、咯血、气促、意识障碍、基础疾病数量、既往癌症史、中性粒细胞与淋巴细胞比值、乳酸脱氢酶和直接胆红素。

  随后根据每个风险因子的权重构建多因素预测模型,内部验证准确度达到88%。此外,在分别来自武汉、大冶、佛山多家医院共710例的患者中进行外部验证,准确性在88%到98%之间。研究团队还构建免费访问的中英文版网页预测工具(http://118.126.104.170/),方便全球医生及患者登入进行预测。

  据介绍,该预测模型使用简便,能够为每一位患者提供个体化的预测概率,低危组后续发展为危重症的风险仅为0.7%,而高危组则高达59.3%,可用于患者就诊时的分流处理,提高医疗资源分配的效率。

  下一步,广州呼吸健康研究院与腾讯成立的人工智能联合实验室,将扩展新冠肺炎等呼吸疾病的大数据研究,研发更多精准实用的临床工具。

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