根据德国柏林夏里特大学的Florian Kurth和Markus Ralser及其同事本周发表在《PLOS数字健康》期刊上的一项新研究，用一个机器学习模型分析新冠重症患者的单个血液样本可预测其生存几率。

世界各地的医疗系统正在努力容纳大量重症新冠患者，人们在重症监护医学中也已建立起临床风险评估，如SOFA或APACHE II系统，但其在预测新冠的未来结果方面可靠性有限。

在新的研究中，科学家研究了在349个时间点采集的血样中321种蛋白质水平，这些血样来自德国和奥地利的两个独立医疗中心正在治疗的50名新冠重症患者。

参与者中有15名患者死亡，从入院到死亡的平均时间为28天。对于活下来的病人，住院时间的中位数是63天。研究人员确定了14种蛋白质，随着时间的推移，与在重症监护下无法存活的病人相比，存活的病人的蛋白质变化方向相反。

研究小组随后开发了一个机器学习模型，根据相关蛋白质的单一时间点测量来预测生存率，并在24名新冠重症患者的独立验证中测试了该模型。该模型在这些参与者中表现出很高的预测能力：正确预测了19名患者中有18名将生存以及5名患者将死亡。

研究人员总结说，如果在更多的参与者中得到验证，血液蛋白检验可能有助于识别具有高死亡风险的患者，以及检验某种治疗是否会改变单个患者的预测轨迹。

该研究论文题为"Machine learning model uses blood tests to predict COVID-19 survival"，已发表在《PLOS数字健康》期刊上。

前瞻经济学人APP资讯组

论文原文：https://www.sciencedaily.com/releases/2022/01/220118145724.htm

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