算法准确预测了COVID-19患者的预后

随着全国各地的社区正在经历一波COVID-19感染浪潮，临床医生需要有效的工具，使他们能够根据每个患者的具体疾病表现、健康史和医疗风险，积极和准确地治疗每个患者。

最近发表在网上的一项研究医学图像分析，一组工程师演示了他们开发的一种新算法如何能够成功预测COVID-19患者是否需要ICU干预。这人工智能基于基础的方法可能是一个有价值的工具，以确定对个别患者的适当治疗过程。

由伦斯勒理工学院生物医学工程助理教授颜平坤领导的研究团队，通过结合胸部计算机断层扫描(CT)图像来评估患者的严重程度，开发了这种方法肺部感染与非图像数据，例如人口统计资料，生命体征，以及化验血液结果。通过结合这些数据点，算法能够预测患者的结果，特别是患者是否需要ICU干预。

该算法对来自三家不同医院的295名患者的数据集进行了测试——一家在美国，一家在伊朗，一家在意大利。研究人员能够将算法的预测与患者实际需要的治疗方式进行比较。

“作为一名人工智能的实践者，我确实相信它的力量，”严说，他是伦斯勒大学生物技术和跨学科研究中心(CBIS)的成员。“它确实使我们能够分析大量数据，并提取出人眼可能不那么明显的特征。”

这一进展是美国国立卫生研究院最近一笔赠款支持的研究成果，该赠款被授予在这场全球大流行期间提供解决方案。阎说，随着团队的继续工作，研究人员将整合他们的新算法还有一种方法，是Yan之前开发的，通过胸部CT扫描来评估患者患心血管疾病的风险。

“我们知道，COVID死亡率的一个关键因素是患者是否有潜在疾病心脏病是一种显著的共病。”“这在多大程度上促进了他们的疾病进展，目前是相当主观的。所以，我们必须对他们的心脏状况进行量化，然后决定如何将其纳入预测。”

CBIS主任Deepak Vashishth说:“由严教授领导的这项关键工作为处于全球大流行中的临床医生提供了一种可操作的解决方案。”“该项目突出了Rensselaer在生物成像方面的专业能力，以及与医疗机构的重要合作伙伴关系。”

在伦斯勒大学，与严教授一起工作的还有生物医学工程讲座教授、CBIS成员王戈，以及研究生赵汉卿、方曦和张佳金。Rensselaer团队正在与马萨诸塞州总医院合作。阎说，当这项工作完成后，该团队希望将其算法转化为一种方法，让马萨诸塞州综合医院的医生可以用来评估他们的患者。

“我们实际上看到，影响可能远远超出COVID疾病。例如，患有其他肺部疾病的患者。”“评估他们的心脏疾病情况，加上他们的肺部状况，可以更好地预测他们的死亡风险，这样我们就可以帮助他们控制病情。”

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