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美国大学开发科预测新冠患者病情恶化的简易AI机器学习模型

2022-03-14

来自美国密歇根大学的一个研究团队开发了一种AI机器学习模型,可以从现有的电子医疗记录数据中预测新冠患者的医疗状况进展及恶化,并且在多个机构中测试了其性能。该模型的开发中的亮点是代码共享,通过简单的模型提高模型泛化性能。

该研究结果由权威医学杂志《BMJ》发表,根据该团队发表的论文,开发模型所使用的数据是由美国的一家医疗机构所提供的,经由训练后在12家不同的医疗机构进行了外部验证。该模型基于发展队列数据,训练了一个线性模型集合,以预测入院后头武田的临床恶化。在2686个临床可用变量中,该模型采用了9个变量,并在内部验证中取得了0.80AUROC0.01的预期校准误差,这一性能在外部验证中得到了确认。而通过性别,年龄,种族等不同的分组验证,均没有影响其性能表现。

研究人员强调,使用该模型可以对低风险病人进行分流,有可能通过早期出院使每个病人减少多达78天的住院天数。目前该模型已经显示出其作为优化医疗资源配置工具的价值,并有望在未来扩大其临床应用。