近日，中美科学家研发出一种预测分析模型，可以在感染初期判断出哪些新冠肺炎患者会转为重症，准确率高达70~80%。这项研究于30日发表在《Comouters，Materials&Continua》杂志上，论文题目为《基于数据预测新冠肺炎患者临床严重程度的一种人工智能框架（Towards an Artificial Intelligence Framework for Data-Driven Prediction of Coronavirus Clinical Severity）》。

　　为了解决病毒感染早期轻重症病人难以区分的问题，纽约大学格罗斯曼医学院（NTU Grossman School of Medicine）、纽约大学克朗数学研究所（Courant Institute of Mathematical Sciences）、温州市中心医院及苍南县人民医院的研究人员利用人工智能技术，设计出了一个新冠肺炎病情预测模型。

　　这个预测模型可以在感染初期判断出病人是否可能发展为重症患者。在经过对少量数据的学习后，预测准确率最高可达80%。

　　根据论文，本项研究用到了53位病人的数据。这些病人曾在温州市中心医院和苍南县人民医院就诊，目前已经全部出院。

　　温州市中心医院和苍南县人民医院的医生提供了病人的病例，病例内容包括既往病史、诊断过程中的临床、实验室和放射学特征。此外，医生还记录了病人采取的治疗措施（如抗病毒药物、皮质类固醇、抗生素、免疫球蛋白的使用情况）。

　　根据记录，患者平均年龄43岁，其中男性3人、女性20人，少数病患在染病后一周内出现了包括肺炎在内的严重症状。

　　研究过程中，病人数据被输入计算机模型。模型会利用决策树方法来跟踪不同的选项，并推测出每一个选择之下的潜在后果。

　　通过对比预测结果和53位患者实际的病情发展情况，研究人员发现模型预测准确率达到了70~80%。这就说明该预测模型可以在保证较高准确率的前提下帮助医生区分“患病”和“非患病”病人。