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机器学习预测新冠肺炎患者住院时间，多中心研究首次报道

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

机器学习预测患者因 COVID-19 住院的时间，这是一项多中心研究首次报道的。

2020年3月3日，来自安康、丽水、镇江、兰州、临夏5家定点医院的团队在未经过同行评审的情况下在medRxiv平台上发布了预印本版本。

该研究论文首次报道了基于机器学习的CT放射组学模型对患者因COVID-19住院时间产生的影响。

雷锋网发现，该研究团队发表的研究论文标题为“基于机器学习的CT放射组学模型用于预测与SARS-CoV-2感染相关的肺炎患者的住院时间：一项多中心研究”。

雷锋网注：【图片来源：medRxiv 作者：medRxiv】iNature指出，住院时间是新型冠状病毒病（COVID-19）临床预后的重要指标之一。

相关报道显示，患者感染SARS-CoV-2的平均住院时间为10天。

目前，CT成像已成为COVID-19肺炎的重要诊断和监测工具。

疫情期间，中国抗癌协会肿瘤人工智能专业委员会和国家超算天津中心组成的项目组搭建了人工智能辅助CT图像综合分析系统，提高筛查和诊断能力。

研究小组于2016年1月23日至2月8日在兰州、安康、丽水、镇江和临夏的5家COVID-19定点医院招募了52例实验室确诊的SARS-CoV-2感染病例，并收集了相关临床数据，研究了他们的初始 CT 图像。

截至2018年2月20日，该研究排除了尚未出院的患者和第一次CT检查中没有肺炎迹象的患者。

最终选取患者治愈出院的31例病例作为研究对象，共72个病变节段。

此外，研究团队还以10天作为住院时间的二分阈值——短期住院（≤10天）和长期住院（>10天）。

由于样本数量有限，研究团队使用了4个中心作为训练队列，1个中心作为验证队列。

基于训练和相互验证数据集中肺炎病灶提取的特征，研究团队开发了基于逻辑回归（LR）模型和回归森林（随机森林（RF））的介入CT放射学模型。

雷锋网注：【图片来源：medRxiv 作者：medRxiv】最终结果表明，基于6个次要特征的CT放射组学模型对于短期住院和短期住院的肺炎合并SARS-CoV-2感染有较好的效果。

长期住院。

LR 和 RF 的判别效应曲线下面积分别为 0.97 (95% CI 0.83-1.0) 和 0.92 (95% CI 0.67-1.0)。

此外，LR模型的敏感性和特异性分别为1.0和0.89，RF模型在测试数据集上的敏感性和特异性分别为0.75和1.0，表现出相似的表现。

因此，基于机器学习的CT放射组学模型在预测患者合并SARS-CoV-2感染肺炎的住院时间方面是可行且准确的。

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