鐘南山院士團隊與騰訊AI Lab日前披露了利用AI預測COVID-19患者病情發(fā)展至危重概率的研究成果，可分別預測5天、10天和30天內(nèi)病情危重的概率，有助合理地為病人進行早期分診。這項研究已在2020年7月15日發(fā)布于國際頂級期刊《Nature》子刊《Nature Communications》。
此項研究基于人工智能深度學習所建立的生存模型，對COVID-19患者入院時的10項臨床特征進行分析，可以幫助預測患者發(fā)展至危重病情的風險，如在患者住院期間持續(xù)采用此模型進行分析，預測結(jié)果會更加準確，有助于監(jiān)測患者住院期間的風險趨勢。
大數(shù)據(jù)及人工智能聯(lián)合實驗室團隊以騰訊AI Lab技術為核心，通過機器學習選擇變量算法，確定了十個患者特征指標，包括X線影像異常、年齡、呼吸困難、慢性阻塞性肺病、合并癥數(shù)量、癌癥病史、中性粒細胞/淋巴細胞比、乳酸脫氫酶、直接膽紅素和肌酸激酶，以來自575個醫(yī)療中心的1590名COVID-19患者病例進行模型訓練，進而開發(fā)出深度學習生存Cox模型。這個模型可以根據(jù)COVID-19患者入院時的臨床特征，預測病情發(fā)展至危重病的風險。
研究團隊還對深度學習生存Cox模型的一致性進行了驗證，評估模型預測結(jié)果精準度的一致性指數(shù)（C指數(shù)）為0.894，較未進行深度學習的經(jīng)典Cox模型的0.876有所提升，更顯著高于CURB-6模型的0.75。
今年2月27日，鐘南山院士團隊與騰訊公司宣布達成合作，共同成立大數(shù)據(jù)及人工智能聯(lián)合實驗室，攜手持續(xù)抗擊新冠肺炎疫情，將以大數(shù)據(jù)及人工智能攻堅流行病、呼吸疾病和胸部疾病的篩查和防控預警。
110102000668（1）號