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　　該研究由浙江溫州中心醫(yī)院、蒼南縣人民醫(yī)院、美國紐約大學(xué)及哥倫比亞大學(xué)合作完成。研究人員分析了浙江兩家醫(yī)院收治的53名新冠肺炎患者的人口統(tǒng)計學(xué)、實驗室檢測和放射學(xué)檢查結(jié)果等數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)對于早期輕癥患者來說，一些被認(rèn)為是新冠肺炎的標(biāo)志性臨床特征，如發(fā)燒、肺部出現(xiàn)毛玻璃樣斑塊、強烈的免疫反應(yīng)等，對預(yù)測其是否會發(fā)展成嚴(yán)重肺部疾病并沒有多大用處，而丙氨酸轉(zhuǎn)氨酶（ALT）輕度升高、肌痛（身體疼痛）和血紅蛋白（紅細(xì)胞）水平升高這3個臨床特征，在預(yù)測疾病后續(xù)發(fā)展方面更有用。他們據(jù)此開發(fā)的預(yù)測模型，能夠準(zhǔn)確地幫助醫(yī)生預(yù)測早期新冠肺炎輕癥患者中誰將患上急性呼吸窘迫綜合征（ARDS，是新冠肺炎的嚴(yán)重預(yù)后）。研究人員在論文中稱，他們的模型在預(yù)測嚴(yán)重病例方面準(zhǔn)確率達到了70%—80%。

 

　　研究人員指出，全球新冠肺炎疫情日益嚴(yán)重，迫切需要提高臨床醫(yī)生對這種疾病的臨床敏銳度，并在醫(yī)療資源有限的情況下增強資源分配決策的科學(xué)性。他們此項研究的目標(biāo)，一是確定可預(yù)測新冠肺炎病情發(fā)展結(jié)果的臨床特征組合，二是開發(fā)出能在患者初次就診時就可預(yù)測其嚴(yán)重疾病風(fēng)險的AI工具。盡管因數(shù)據(jù)集較小，研究對象病情嚴(yán)重程度有限，他們的研究有一定的局限性，預(yù)測模型還有待進一步驗證，但作為病情預(yù)測的一種新工具，它會幫助到醫(yī)生，有望成為他們進行病情診斷及決策的有力輔助手段。（劉海英）