算法准确预测COVID-19患者预后

与全国各地的社区经历了一股Covid-19感染，临床医生需要有效的工具，使他们能够根据其特定的疾病介绍，健康历史和医疗风险进行积极和准确地治疗每位患者。

在最近在线发布的研究医学图像分析一组工程师演示了他们开发的新算法能够成功预测Covid-19病人是否需要ICU干预。这人工智能基于确定为个体患者的适当治疗过程中的方法可能是一个有价值的工具。

该研究团队由伦斯勒理工学院生物医学工程助理教授闫平坤领导，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，开发出了这种方法肺部感染非成像数据，例如人口统计信息，生命体征和实验室血液测试结果。通过组合这些数据点，该算法能够预测患者结果，具体是患者是否需要ICU干预。

该算法在三家不同医院的295名患者的数据集上进行了测试，这三家医院分别位于美国、伊朗和意大利。研究人员能够将算法的预测与患者实际需要的治疗进行比较。

“作为人工智能的实践者，我相信它的力量，”作为伦斯勒生物技术和跨学科研究中心(CBIS)的一名成员，严说。“它真的能让我们分析大量数据，也能提取人眼可能不太明显的特征。”

这一进展是国家卫生研究院最近资助的一项研究的结果，该资助是为了在这场全球大流行期间提供解决方案。严说，随着研究团队的继续工作，研究人员将整合他们的新算法与另一种以前，燕以前已经开发出使用胸部CT扫描评估患者心血管疾病的风险。

“我们知道Covid死亡率的关键因素是患者是否有潜在的条件和心脏病是一种重要的共病，”严说。“这对他们的疾病进展有多大影响，目前还相当主观。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中。”

“这位由闫教授领导的这项关键工作，为全球大流行中间的临床医生提供了可行的解决方案，”CBI总监Deepak Vashishth说。“该项目突出了生物成像中律师专业知识的能力与医疗机构的重要伙伴关系相结合。”

在伦斯勒学院，严教授和CBIS成员、生物医学工程讲座教授王戈，以及研究生超汉清、方曦和张嘉进加入了他的团队。伦斯勒团队正在与马萨诸塞州总医院(Massachusetts General Hospital)合作。严说，当这项工作完成后，该团队希望将其算法转化为一种方法，以便马萨诸塞州总医院的医生可以用来评估他们的病人。

“我们实际上看到，影响可能远远超出COVID - 19疾病。比如，患有其他肺部疾病的患者。”“评估他们的心疾病条件，与他们的肺部状况一起，可以更好地预测他们的死亡率风险，以便我们可以帮助他们管理他们的状况。“

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