动态工具准确地预测Covid-19的风险进入严重疾病或死亡

临床医生在治疗了许多COVID-19患者后，经常学会如何识别病例的模式。机器学习系统有望增强这种能力，识别大量COVID-19患者更复杂的模式，并利用这种洞察力预测单个患者的病情发展。然而，发誓“不伤害患者”的医生可能不愿将治疗和护理策略基于难以使用或难以解释的机器学习算法。

现在，约翰霍普金斯医学研究人员开发了一个先进的机器学习系统，可以准确地预测患者与Covid-19的比赛将如何走，并以易于理解的形式将其调查结果转回临床医生。被称为严重Covid-19自适应风险预测因子（Scarp）的新预后工具，可以帮助定义与Covid-19住院的患者的一天和七天风险，培养更严重的疾病或死亡它。

SCARP要求最少的投入来提供准确的预测，使其快速、简单和可靠地作为治疗和护理决策的基础。3月2日发表在网上的一篇论文中描述了这个新工具内科。

"SCARP was designed to provide clinicians with a predictive tool that is interactive and adaptive, enabling real-time clinical variables to be entered at a patient's bedside," says Matthew Robinson, M.D., assistant professor of medicine at the Johns Hopkins University School of Medicine and senior author of the paper. "By yielding a personalized clinical prediction of developing severe disease or death in the next day and week, and at any point in the first two weeks of hospitalization, SCARP will enable a medical team to make more informed decisions about how best to treat each patient with COVID-19."

围巾的大脑是一种预测算法，称为随机森林，用于存活，纵向和多变量数据（RF-SLAM），由其创造者描述2019纸，约翰霍金斯医学研究人员Shannon Wongvibulsin，M.D./Ph.D。学生;凯瑟琳吴，M.D;和斯科特偷猎者，博士。

与以往的临床预测方法不同，RF-SLAM根据患者进入医院时的病情进行风险评分，它能适应最新的可用患者信息，并考虑这些测量值随时间的变化。为了使这种动态分析成为可能，RF-SLAM将病人的住院时间划分为6个小时。在这些时间跨度内收集的数据，然后通过算法的“随机森林”(由大约1000棵“决策树”组成)进行评估，这些“决策树”作为一个整体运行。这使得SCARP能够比每个单独的决策树提供更准确的结果预测。

“与个人股票和债券相同的方式作为投资组合表现得更好 - 随着个别物品平衡的整体价值保持强劲，彼此的升高和降低在价格上 - 作为一组的树木，创建一个灵活和适应性的森林，这些森林互相保护错误，“罗宾逊说。“所以，即使有些树木预测错误地预测，许多其他树木也会将其置于正确的方向并将群体移动到正确的方向。”

Robinson说，大多数用于临床预测的机器学习系统只能考虑单一时间点的静态数据。“RF-SLAM使我们能够灵活地预测未来，”他解释说。

为了展示围巾预测来自疾病的严重Covid-19案件或死亡的能力，罗宾逊和他的同事利用了一个临床登记处，其中包括3月和12月19日之间与Covid-19住院的患者的数据，在约翰霍金斯卫生系统的五个中心。可用的患者信息包括人口统计数据，其他医疗条件和行为危险因素，随着时间的推移，沿100多个变量，例如生命体征，血液计数，代谢谱，呼吸率和所需的补充氧量。

在这段时间内收治的3163名COVID-19中度患者中，228名(7%)在24小时内病情严重或死亡;另有355人(11%)在第一周内病情严重或死亡。还收集了入院后14天内任何一天出现严重COVID-19或死亡人数的数据。

总体而言，SCARP对进展为严重COVID-19或死亡的一天风险预测的准确性为89%，而对两种结果的七天风险预测的准确性均为83%。

Robinson说，计划进行进一步的SCARP试验，利用全国患者数据库大规模验证其效果。根据第一项研究的结果，约翰·霍普金斯医学院已经将SCARP的一个版本纳入其位于马里兰州和华盛顿特区的所有五家医院的电子病历系统。

罗宾逊说:“我们的成功证明表明，SCARP有潜力成为一种易于使用、高度准确和有临床意义的COVID-19住院患者风险计算器。”“在未来24小时和下周，掌握患者发展为严重疾病或死亡的实时风险，可以帮助医护人员在COVID-19患者病情加重时，为他们做出更知情的选择和治疗决定。”

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