盡管大多數(shù)新冠病毒感染案例停留在在輕度或中度，但有些人直至恢復(fù)都沒能表現(xiàn)出 COVID-19 的任何癥狀。而那些年事較高或患有基礎(chǔ)性疾病的案例，更有可能需要吸氧或用上呼吸機(jī)。為更好地篩查，研究人員將目光瞄向了人工智能（AI）工具，從而找到了三種可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)嚴(yán)重后果的跡象，其中包括兩項(xiàng)醫(yī)院內(nèi)的常規(guī)測(cè)試參數(shù)。

（研究傳送門：PDF報(bào)告）

鑒于新冠病毒仍在全球大流行，這項(xiàng)研究有著相當(dāng)重要的參考意義。截至發(fā)稿時(shí)，僅美國就占據(jù)了全球 81.8 萬病例中的 17.5 萬例。

位于歐洲的意大利，屬于本次全球疫情的重災(zāi)區(qū)，其上報(bào)的 COVID-19 死亡人數(shù)已超過 1.15 萬（死亡率 11.39%）。

在嚴(yán)峻的現(xiàn)實(shí)面前，各地紛紛呼吁采取社交疏離和鼓勵(lì)勤洗手等預(yù)防措施，但我們可能要等待幾周后才能見到疫情曲線的明顯放緩。

這意味著醫(yī)療資源的緊張程度有所緩解，讓 COVID-19 的重癥患者有更好的生存機(jī)會(huì)，畢竟當(dāng)前并無可用的疫苗或特效藥。

目前正在測(cè)試的一些藥物和疫苗，已經(jīng)表現(xiàn)出了潛在的希望，但仍需經(jīng)歷很長(zhǎng)一段時(shí)間的驗(yàn)證才會(huì)向公眾投放。

好消息是，一款基于人工智能（AI）的新工具，有望在開發(fā)成功后為醫(yī)生揭示三個(gè)有關(guān) COVID-19 并發(fā)癥狀的線索。如果能夠?qū)⒅當(dāng)U大到更多的患者，則有望在未來幾個(gè)月挽救更多的生命。

據(jù)悉，許多 COVID-19 感染者并無明顯的癥狀，除非出現(xiàn)了發(fā)燒、咳嗽或呼吸急促等征兆。即便如此，仍需事先排除流感、喉嚨疼痛、以及疲勞等常見問題。

此外，醫(yī)生觀察到一些患者聲稱自己出現(xiàn)了嗅覺和味覺的障礙。這可能是 COVID-19 較普通流感最特殊的地方，但仍有許多人只會(huì)感到輕微的不適。

新研究中，中美研究人員對(duì)來自溫州兩家醫(yī)院的 53 名新冠病毒感染患者的數(shù)據(jù)展開了 AI 分析。

結(jié)果機(jī)器學(xué)習(xí)算法在其中發(fā)現(xiàn)了可能導(dǎo)致重癥的三種征兆 —— 包括身體疼痛、丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶（ALT）酶水平、以及血紅蛋白水平的異常。

作為一種肝酶，ALT 可用戶肝功能衰竭等疾病的診斷，血紅蛋白則是入門標(biāo)準(zhǔn)抽血檢驗(yàn)工作流程的一部分。

AI 認(rèn)為這三項(xiàng)參數(shù)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè) COVID-19 重癥病例，該算法在急性呼吸道疾病綜合癥（ARDS）的風(fēng)險(xiǎn)提示方面有 70~80% 的準(zhǔn)確性。

ARDS 則是 COVID-19 的一種并發(fā)癥，其使肺部充液并導(dǎo)致了大約 50% 的患者死亡。

其它高度可疑的征兆可從肺部成像、發(fā)燒、強(qiáng)烈的免疫反應(yīng)等特定模式中分析得出，但對(duì)輕松是否會(huì)轉(zhuǎn)化成 ARDS 重癥的預(yù)測(cè)不佳。

模型強(qiáng)調(diào)某些可能被醫(yī)生所忽視的臨床數(shù)據(jù)，例如 ALT 和血紅蛋白的輕度升高、以及肌痛。

預(yù)測(cè)診斷的關(guān)鍵特征，包括了發(fā)燒、淋巴細(xì)胞減少、以及胸部影像學(xué)，但無法預(yù)測(cè)嚴(yán)重程度、以及年齡和性別等流行病學(xué)風(fēng)險(xiǎn)。

需要指出的是，盡管這項(xiàng)新研究中的所有 ARDS 患者均為男性，但大多數(shù)男性并未患上 ARDS 。

紐約大學(xué)格羅斯曼醫(yī)學(xué)院醫(yī)師兼教授 Megan Coffee 在接受法新社采訪時(shí)稱：

用機(jī)器來幫助涉及大量數(shù)據(jù)點(diǎn)的決策著實(shí)令人著迷，它可能與臨床醫(yī)生通常所見的有所不同。

研究團(tuán)隊(duì)仍在尋求進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)，以期在 4 月份的某個(gè)時(shí)候做好部署的準(zhǔn)備。

有關(guān)這項(xiàng)研究的詳情，還請(qǐng)移步至《計(jì)算機(jī)，材料和差異序列》（Computers, Materials & Continua）期刊查看。

原標(biāo)題為《Towards an ArtificialIntelligence Framework for Data-Driven Prediction of Coronavirus Clinical Severity》。