实验性AI将COVID轻度与严重区分开
这种疾病轻度地打击了大多数人，但有些却很重，因此在被感染者中难以预测，因此造成了严重破坏，这似乎是ai的预测能力出色的目标。
因此，在一项小型但有希望的研究中，它与covid-19配合使用了针对严重性嗅探算法的算法。
由纽约大学的研究人员与中国的两家医院合作开发的实验性决策支持工具可以帮助er医师确定哪些患者可以住院，哪些患者可以回家。这是在大流行期间做出的一个关键决定，大流行使许多医院的资源超出了产能。
为了测试ai工具，研究人员从53例患者中收集了人口统计学，实验室和放射学发现，这些患者在一月份在参与研究的两家中国医院的新型冠状病毒测试中呈阳性。
与世界各地的典型情况一样，几乎所有53位患者最初都表现出轻度的咳嗽，发烧和胃部不适。但是，一周之内，少数患者出现了严重的肺炎或急性呼吸窘迫综合征（ards）。
事实证明，与早期的小型研究相反，肺部成像和其他标志物（包括年龄和性别）中观察到的模式对预测哪些患者会生病没有帮助。
相反，发现了ai工具，三个生理指标的变化是即将发展的严重疾病的最佳预测指标：血红蛋白水平升高，深部肌肉疼痛（肌痛）和肝酶丙氨酸氨基转移酶水平略有升高。
权衡这些读数以及其他因素后，该团队应用了其ai工具并以高达80%的准确度预测了ards的风险。
该工作于3月30日在线发表在《计算机，材料与连续材料》上。
在纽约大学发送的新闻稿中，相应的研究作者梅根·科夫（megan coffee，md，phd）说，该模型需要在更大的研究中进行验证。
她补充说，尽管它“仅是支持医生在治疗病毒感染方面来之不易的临床经验，但它“有望成为预测最易感染该病毒的患者的另一种工具”。
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与世界各地的典型情况一样，几乎所有53位患者最初都表现出轻度的咳嗽，发烧和胃部不适。但是，一周之内，少数患者出现了严重的肺炎或急性呼吸窘迫综合征（ards）。
事实证明，与早期的小型研究相反，肺部成像和其他标志物（包括年龄和性别）中观察到的模式对预测哪些患者会生病没有帮助。
相反，发现了ai工具，三个生理指标的变化是即将发展的严重疾病的最佳预测指标：血红蛋白水平升高，深部肌肉疼痛（肌痛）和肝酶丙氨酸氨基转移酶水平略有升高。
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在纽约大学发送的新闻稿中，相应的研究作者梅根·科夫（megan coffee，md，phd）说，该模型需要在更大的研究中进行验证。
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