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如果能及早發現高危新冠患者，就能讓醫生有更多時間考慮並實施積極的治療方案。研究人員指出，該算法可以整合到現有的臨床支持軟件中。
當出現新冠癥狀的患者入院時，很難預測他們的病情會經過幾天的治療就會好轉，還是會逐漸惡化。為此，密歇根大學的一個研究團隊最近開發瞭一種算法，旨在解決這個問題。該算法基於398名住院的COVID-19患者在三個月內獲得的臨床數據。
該算法利用機器學習，並考慮到幾個預測變量，包括患者的氧飽和度水平、呼吸頻率、心率、血壓和血糖水平。這項發表在《英國麻醉學雜志》上的研究指出，該算法可以高度準確地預測患者何時可能死亡或需要通氣。
Knowridge報告說：
團隊評估瞭4小時、8小時、24小時和48小時的數據點，試圖確定預測和幹預病人惡化前所需的最佳時間。
他們發現離事件越近，他們的預測能力越高，這是他們所期望的。
但他們仍然能夠在48小時內以良好的辨別力預測結果，使提供者有時間對患者的護理進行改變或調動資源。
研究人員補充說，該算法可以很容易地整合到現有的臨床支持軟件中。總而言之，該算法使醫生更容易識別哪些COVID-19患者可能需要額外的支持和資源。通過早期識別這些患者，醫生將有更多的時間考慮積極的治療幹預措施，並有更多的時間來規劃 “適當的呼吸機分配和使用”。
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