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(yī)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(yī)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(fā)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(shù)據(jù)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(zhàn)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?！薄跋襁@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(yī)療系統(tǒng)中，以幫助臨床醫(yī)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(fā)現(xiàn)，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(yī)院死亡。

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