电子健康记录可能是最有价值的预测因素，其中最糟糕的死亡者死于Covid

收集和储存在电子健康记录（EHR）中的患者的医疗历史可以迅速利用，以预测Covid-19的死亡概率，可以证明在管理有限的治疗和预防资源方面可以证明对抗毁灭性病毒，来自马萨诸塞州的研究人员综合医院（MGH）已发现。在发表的一项研究中npj数字医学，该团队描述了人工智能（AI）技术如何使其识别诸如年龄，肺炎史，性别，种族和糖尿病患者等因素，如糖尿病和癌症，作为Covid-19患者差的预测因子。

“通过结合计算方法和临床经验，我们开发了一套模型来预测最严重的COVID-19的结果基于过去的病历，并帮助了解各年龄组危险因素的差异，”共同第一作者侯赛因Estiri博士说：。那an investigator in the Laboratory of Computer Science at MGH and an assistant professor of Medicine at Harvard Medical School (HMS). "Many prior studies have isolated small subsets of EHR data from after the infection, but ours is the first and largest to use entire historical medical records to try to untangle the role of age as the most important risk factor for COVID adverse outcomes."

分析/医疗团队在Covid-19“DataMart”中汲取了由医院系统大量Brigham进行研究的Covid-19“DataMart”，这是来自整个系统的Covid-19患者经常刷新的纵向数据的存储库。使用来自超过16,000名患者的电子医疗记录，MGH团队应用了计算算法 - 以循环中的人类专家应用 - 以识别代表潜力的46条临床条件风险因素在Covid-19感染后死亡。“尽管依靠以前有文件的人口统计数据和合并症，我们的模型表现出与需要各种各样的症状，实验室值和图像在诊断时或在疾病过程中收集的更复杂的预后模型相当的性能，”Zachary Strasser说明，MD，联合主导作者和博士后的MGH。

MGH研究发现，年龄是COVID-19患者死亡的最重要预测因素。在45岁至65岁的COVID-19患者中，肺炎史、糖尿病并发症史和癌症(特别是乳腺癌和前列腺癌)史也是一个重要的危险因素。在65岁到85岁的患者中，影响肺系统的疾病，包括肺间质性疾病，慢性阻塞性肺疾病（COPD），肺癌和吸烟历史 - 是不良结果的强烈预测因素。无论年龄如何，注册死亡率最高的次数比率慢性肾病那心脏衰竭那腹主动脉瘤，高血压和主动脉瓣病。

至于性别，该研究发现女性从Covid-19降低死亡风险。即使在调整年龄和慢性病后，研究人员也了解到，妇女从未知形式的潜在保护形式免受病毒感染的最糟糕的结果。在整体模式中，研究人员没有发现一定的种族或种族在承包Covid-19后改变了死亡率的几率。然而，他们在最古老的患者队列中找到了非洲裔美国人与较高的死亡率有关。

EHR信息的纯粹数量及其与预测分析的婚姻在访问大规模的大流行时变得尤为重要，临床试验等级数据不实用，强调肖恩·墨菲，MD，博士，高级作者和首席研究信息学大众普通官员官员。他说：“能够在全国各地收集已经收集的数据来计算个人级别风险分数，”有效分配和分发资源至关重要，包括普通人口中的优先疫苗接种。“