中美合作开发AI工具，可预测新冠患者是否会加重

该研究由浙江温州中心医院、苍南县人民医院、美国纽约大学及哥伦比亚大学合作完成。研究人员分析了浙江两家医院收治的53名新冠肺炎患者的人口统计学、实验室检测和放射学检查结果等数据，发现对于早期轻症患者来说，一些被认为是新冠肺炎的标志性临床特征，如发烧、肺部出现毛玻璃样斑块、强烈的免疫反应等，对预测其是否会发展成严重肺部疾病并没有多大用处，而丙氨酸转氨酶(ALT)轻度升高、肌痛(身体疼痛)和血红蛋白(红细胞)水平升高这3个临床特征，在预测疾病后续发展方面更有用。他们据此开发的预测模型，能够准确地帮助医生预测早期新冠肺炎轻症患者中谁将患上急性呼吸窘迫综合征(ARDS，是新冠肺炎的严重预后)。研究人员在论文中称，他们的模型在预测严重病例方面准确率达到了70%—80%。

研究人员指出，全球新冠肺炎疫情日益严重，迫切需要提高临床医生对这种疾病的临床敏锐度，并在医疗资源有限的情况下增强资源分配决策的科学性。他们此项研究的目标，一是确定可预测新冠肺炎病情发展结果的临床特征组合，二是开发出能在患者初次就诊时就可预测其严重疾病风险的AI工具。尽管因数据集较小，研究对象病情严重程度有限，他们的研究有一定的局限性，预测模型还有待进一步验证，但作为病情预测的一种新工具，它会帮助到医生，有望成为他们进行病情诊断及决策的有力辅助手段。