% 0期刊文章%一个吴光耀%杨裴%一个亨利·c·伍德拉夫Yuanliang谢% %一个Xiangang Rao %朱利安Guiot % Anne-Noelle Frix % Renaud路易%米歇尔Moutschen %一个李加威% Jing李%呈贡燕%一个丹杜%盛潮赵%汽灯%本刘%文武太阳% Fabrizio Albarello %亚历山德拉维'Abramo %一个Vincenzo Schinina % Emanuele Nicastri % Mariaelena Occhipinti % Giovanni Barisione % Emanuela Barisione % Iva Halilaj %皮埃尔Lovinfosse %一个王健林吴艘湘王% % Philippe Lambin % T的临床决策支持系统开发严重风险预测和分类COVID-19住院患者:一个国际多中心研究% D 2020% R 10.1183/13993003.01104 -2020% J欧洲呼吸杂志% P 2001104 % V 56% N 2% X背景2019年爆发的冠状病毒病(COVID-19)已经在全球范围内医疗资源紧张,导致显著的死亡率。目的开发和验证一个机器学习模型基于临床特征为严重风险评估和分类COVID-19病人在住院。方法725例患者被用来训练和验证模型。这包括一个回顾性队列从武汉,中国299年的住院COVID-19患者从2019年12月23日到2020年2月13日,和5个地区的426名患者从八个中心在中国,意大利和比利时于2020年2月20日至21日2020年3月。主要的结果是严重或重大疾病的发病住院期间。模型性能量化使用接受者操作特征曲线下面积(AUC)和度量由混淆矩阵。结果回顾性队列的平均年龄是50年和137年(45.8%)是男性。在五个测试组,年龄中位数为62年和236年(55.4%)是男性。模型是前瞻性验证五军团收益率auc从0.84到0.93,精度从74.4%提高到87.5%,敏感性从75.0%到96.9%,特异性从55.0%到88.0%不等,其中大多数表现好于肺炎严重程度指数。的截止值低,中期和高风险的概率分别为0.21和0.80。在线计算器可以在www.covid19risk.ai.Conclusion上找到机器学习模型,计算图表和在线计算器可能有用访问COVID-19患者严重和重要疾病的发病和治疗住院。国际验证模型,计算图表和在线计算器COVID-19严重风险评估和分类的病人住院https://bit。ly / 2 bqfxfs % U //www.qdcxjkg.com/content/erj/56/2/2001104.full.pdf