新型冠狀病毒顯示出了一種針對腎臟的討厭的傾向，而且醫生不能總是說出哪些患者需要透析，直到他們這樣做。到那時，挽救生命通常為時已晚。

事實證明，一種新的機器學習模型可以準確地使呼叫盡早進行，以便進行預先計劃，準備和安排患者。

西奈山伊坎醫學院的Lili Chan博士及其同事在美國腎臟病學會虛擬全國會議上描述了他們開發和測試該算法的工作，該會議在周末結束。

該團隊使用來自3，000例住院且COVID陽性的患者的數據對模型進行了訓練。研究人員僅納入了入院48小時后收集的信息，挑戰了AI來預測哪些急性腎損傷患者需要透析。

在測試階段，該模型提供了很高的精度（AUC為0.79）。結果表明，最有價值的入院前預測指標是肌酐和鉀的血藥濃度，年齡，心率和血氧飽和度的生命體征。

Chan在新聞稿中說：“使用入場特征的機器學習模型在預測透析需求方面具有良好的性能。”“像這樣的模型對于將來COVID-19激增期間的資源分配和計劃很有用。我們正在將該模型部署到我們的醫療系統中，以幫助臨床醫生更好地為患者提供護理。”

Chan及其同事在另一個最新研究項目中發現，在紐約市住院的近4，000名COVID患者中，約46%患有急性腎損傷。其中，有19%需要透析，其中一半在醫院死亡。

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