外媒 | 约翰霍普金斯机器学习模型预测COVID-19抵抗力-普瑞纯证

约翰霍普金斯医学和约翰霍普金斯大学的研究团队开发了一种机器学习工具，能够预测谁最有可能在暴露于引起COVID-19的病毒SARS-CoV-2时自然抵抗感染。该研究旨在更好地了解影响COVID-19抵抗力的因素。研究团队从约翰霍普金斯COVID-19精准医学分析平台注册表（JH-CROWN）中收集了数据，该注册表包含在约翰霍普金斯健康系统内接受COVID-19检测的患者的信息。研究团队选择了在2020年6月10日至2020年12月15日期间接受COVID-19检测并报告“可能暴露于病毒”的患者。最终的队列包括8536名研究参与者，他们被分为两组：那些与任何COVID-19患者不共住的人或其家庭有10个或更多患者的人，以及那些与10个或更少人共住，其中至少有一个是COVID-19患者的人。第一组由8476名参与者组成，作为训练和初始测试测试，而其余60名参与者被分为一个家庭指数（HHI）集，作为一个单独的测试集。队列的电子病历数据使用最大频繁所有置信模式选择基于模式的聚类（MASPC）算法进行分析，该算法结合了患者人口统计信息，相关的国际统计分类

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