机器学习工具在Covid-19患者中提供了心脏病问题的预警

Johns Hopkins大学生物医学工程师和心脏专家的团队开发了一种算法，在住院的Covid-19患者经历心脏骤停或血凝症之前警告医生。

该预测因子可预测COVID-19患者心脏骤停，中位预警时间为18小时，提前3天预测血凝块。该报告是根据3月1日至9月27日期间在约翰霍普金斯医疗系统(Johns Hopkins Health System)五家医院接受治疗的2178名患者的数据开发的。

“这是一个早期预警系统，可以在住院的COVID - 19患者中实时预测这两种结果，”资深作者、生物医学工程教授和医学教授娜塔莉亚·特拉亚诺娃(Natalia Trayanova)说。“不断更新的预测器可以帮助医院分配适当的资源和适当的干预措施，为患者获得最佳的结果。”

这篇论文发表在预印本网站上Medrxiv.在整个大流行的科学家一直分享与Covid-19相关的紧急研究。Trayanova的实验室于4月开始研究该研究，其中一项从国家科学基金会的快速反应研究工作中获奖的首批赠款。

该研究的第一作者、生物医学工程系的博士生朱莉·k·谢德(Julie K. Shade)利用100多个临床数据点、人口统计信息、以及从约翰·霍普金斯大学建立的JH-CROWN注册中心获取的实验室结果。JH-CROWN注册中心旨在收集医院系统中每个患者的COVID-19数据。她还添加了其他变量，这些变量是医生在Twitter上和其他预印本上报告的。

谢德说:“整个夏天，我都会在Twitter上或预印中看到医生发现的关于冠状病毒患者某些心血管变量的趣闻报道，这些变量可能很重要，我会把它们添加到模型中。”“随着我们对COVID - 19的了解，它发生了很大的变化。我们并不知道所有重要的事情，因为这是一种新疾病。”

例如，团队未预期心电图数据将在预测血液凝固中发挥关键作用。但是，一旦添加，ECG数据成为条件的最准确指标之一，Trayanova说

研究人员的下一步是制定建立医院技术的最佳方法，以帮助Covid-19患者的护理。

“COVID-HEART预测工具可以帮助在临床环境中快速对COVID-19患者进行分类，特别是在资源有限的情况下，”约翰霍普金斯大学医学院医学副教授、该项目临床合作伙伴Allison Hays说。“这可能有助于对COVID-19患者的治疗和更密切的监测，以帮助预防这些不良结果。”

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