分析表明，COVID-19患者长期呼吸衰竭和二次感染的风险比细胞因子风暴更常见。
来源：iStock
美国西北大学和威斯康星大学的研究人员利用机器学习（ML）对基于电子健康记录的重症监护室（ICU）每日肺炎病例进行了分析，并获得了关于COVID-19患者的惊人见解。
通过对患者日进行聚类，ML分析表明，ICU中的COVID-19患者比细胞因子风暴更频繁地经历长期呼吸衰竭和二次感染，细胞因子风暴是一种严重的免疫反应，在这种反应中，身体会迅速释放过多的细胞因子（重要的小蛋白质）到血液中。
研究人员使用Jupyter Notebook平台开发了CarpeDiem ML框架，编译了每个患者日的44个不同临床参数的数据集，而聚类则产生了14个不同类型器官功能损伤的特征签名。
美国西北大学的Catherine Gao表示，研究人员使用的ML算法帮助他们“看到了清晰的模式，这些模式是有临床意义的。” 来源：IEEE Spectrum 查看完整文章
摘要版权所有©2023 SmithBucklin，华盛顿特区，美国 