又一步提升！機器學習可幫助醫生確定新冠患者是否可出院

最近，來自明尼蘇達大學醫學院的研究人員最近發表了PLOS ONE的研究結果評估了機器學習（ML）的實時性能，發現它可支持醫院急診科做出患者出院的臨床決策。

由重癥監護醫生、住院醫生、急診醫生和信息學家組成的多學科團隊評估了一個支持機器學習的新冠預后工具的性能。這個工具為急診科醫生提供了臨床決策的支持，幫助醫生做出病人出院與否的共同決策。

明尼蘇達大學醫學院助理教授、明尼蘇達大學醫療中心-西岸醫療中心醫療主任Monica Lupei說：“新冠從多個不同方面給醫療系統帶來了負擔，找到緩解壓力的方法至關重要。”

在Lupei博士的領導下，大學研究團隊在12個地點的醫療系統中成功開發了一個新冠預測模型，該模型在不同性別、種族和民族中都表現出色。Lupei博士說：“通過該機器學習預測模型的臨床決策系統可能會增加對病人的關照與護理，減少不適當的決策，優化資源利用——特別是在疫情期間。”

Lupei博士建議，還需要進一步研究該機器學習預測模型給患者帶來的影響。

該研究論文題為"A 12-hospital prospective evaluation of a clinical decision support prognostic algorithm based on logistic regression as a form of machine learning to facilitate decision making for patients with suspected COVID-19"，已發表在PLOS ONE期刊上。

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論文原文：https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0262193

標簽： 新冠患者 機器學習