外媒 | 机器学习模型可帮助优化COVID-19医院入院决策-普瑞纯证

一项新研究表明，机器学习模型可帮助优化COVID-19医院入院决策，减轻医院和急诊室的压力。研究人员开发了一种嵌入电子病历的CDS系统，用于评估COVID-19患者的短期风险，以预测病情恶化的可能性。研究人员从2020年3月1日至2021年7月20日的五个急诊室中收集了21,452名COVID-19疑似患者的数据，其中包括15,670名患者的数据用于模型验证。该CDS系统将模型生成的24小时内需要重症监护和72小时内需要住院治疗的风险转化为可解释的COVID-19恶化风险级别，并在急诊室临床工作流程中显示，用于临床决策。风险预测使用在急诊室护理期间常规存储在电子病历中的数据生成，包括患者人口统计学数据、主要症状、活动性医学问题、生命体征、常规实验室结果、炎症标志物、SARS-CoV-2状态和呼吸支持要求。该研究为COVID-19患者的入院决策提供了有力的支持，同时也为未来的疫情应对提供了有益的经验。

版权声明 本网站所有注明“来源：普瑞纯证”或“来源：pureFDA”的文字、图片和音视频资料，版权均属于普瑞纯证网站所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，否则将追究法律责任。取得书面授权转载时，须注明“来源：普瑞纯证”。其它来源的文章系转载文章，本网所有转载文章系出于传递更多信息之目的，转载内容不代表本站立场。