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新研究对COVID-19患者可能经历的六种不同症状进行了预

新冠病毒可能让感染者在后期发展出较严重的呼吸道疾病,为了对此进行预测,伦敦国王学院的研究团队特地对现有的诊断记录进行了分析。借助机器学习技术,研究人员根据不同年龄、性别、医疗状况、以及发病前后五天的数据,最终归纳出了六种不同的症状。在那些需要呼吸支持的患者中,其认为预测的准确率可接近 80% 。

(来自:King's College London)

目前这项研究已经发表在 medRxiv 预印本网站上,意味其尚未经过同行评审。即便如此,该校 Tim Spector 教授仍在接受《卫报》采访时称:“尽早采取的干预措施,有助于增加患者的生存机会,同时避免不必要的临床资源占用”。

据悉,研究团队筛查了用户数超过 400 万的移动 App 数据,涉及 1653 名被检出 COVID-19 阳性的用户。其上报了自己的症状,并提供了健康状况的更新。可知 383 人至少去了一趟医院,且其中 107 人需要吸氧或呼吸机支持。

在套上机器学习算法之后,研究团队对 14 中症状进行了观察,最终确定了 6 组不同的 COVID-19 患者,从而推断有哪些可提供较高预测准确性的指征。

第一组(462 例):有持续咳嗽和肌肉疼痛等上呼吸道症状,约 1.5% 的患者需要呼吸支持,其中 16% 的患者至少去过一趟医院。

第二组(315 例):出现叫高频率的无食欲和发烧症状,4.4% 的患者需要呼吸支持,17.5% 的患者至少去过一趟医院。

第三组(216 例):出现腹泻等胃肠道症状,但其它症状较少。该组中有 3.7% 的患者需要呼吸支持,24% 的患者至少去过一趟医院。

第四组(280 例):出现严重疲劳、持续胸痛和咳嗽的早期症状,8.6% 的患者需要呼吸支持,23.6% 的患者至少去过一趟医院。

第五组(213 例):出现精神紊乱、无食欲、严重疲劳等症状,9.9% 的患者需要呼吸治疗,24.6% 的患者至少去过一趟医院。

第六组(167 例):出现明显的呼吸窘迫、急促、胸痛、意识模糊、疲劳、胃肠道症状。该组中多达 20% 的患者需要呼吸支持,45.5% 的患者至少去过一趟医院。

研究团队指出,前两组 COVID-19 患者的症状较轻。此外他们使用了来自其他 1047 款 App 的用户数据重复了相关工作,并加入了头痛、嗅味觉敏感度降低等症状描述,不同患者的症状持续时间也不尽相同。

不过通过对前五天的症状报告数据,以及患者的年龄、性别和其它医疗状况等信息进行汇总,研究团队宣称可达成相当高的预测准确率,比如 79% 的情况需要提供呼吸支持。但若仅关注患者的个别症状,预测准确率或低于 70% 。