中美合作開發出實驗性AI工具，可預測新冠肺炎患者是否會加重

報道稱，研究人員分析了浙江兩家醫院收治的53名新冠肺炎患者的人口統計學、實驗室檢測和放射學檢查結果等數據，發現對於早期輕症患者來說，丙氨酸轉氨酶（ALT）輕度升高、肌痛（身體疼痛）和血紅蛋白（紅細胞）水平升高這3個臨床特徵，在預測疾病後續發展方面更有用。他們據此開發的預測模型，能夠準確地幫助醫生預測早期新冠肺炎輕症患者中誰將患上急性呼吸窘迫綜合徵（ARDS，是新冠肺炎的嚴重預後）。研究人員在論文中稱，他們的模型在預測嚴重病例方面準確率達到了70%—80%。

研究人員指出，全球新冠肺炎疫情日益嚴重，迫切需要提高臨床醫生對這種疾病的臨床敏銳度，並在醫療資源有限的情況下增強資源分配決策的科學性。他們此項研究的目標，一是確定可預測新冠肺炎病情發展結果的臨床特徵組合，二是開發出能在患者初次就診時就可預測其嚴重疾病風險的AI工具。
該研究由浙江溫州中心醫院、蒼南縣人民醫院、美國紐約大學及哥倫比亞大學合作完成。