7月15日出版的《自然 通讯》杂志报道了钟南山院士团队和腾讯AI实验室合作的一项关于新冠肺炎的研究成果。该项研究利用深度学习方法，可分别预测病人5天、10天和30天内病情危重的概率，有助于合理地为病人进行早期分诊。

研究团队通过机器学习选择变量算法，确定了10个患者特征指标，以来自575个医疗中心的1590名COVID-19患者病例进行模型训练，进而开发出深度学习生存Cox模型。这一模型可以根据COVID-19患者入院时的临床特征，预测其病情发展至危重病的风险。验证结果显示，评估模型预测结果精准度的一致性指数（C指数）为0.894（值越接近1，准确率越高），较未进行深度学习的经典Cox模型的0.876有所提升。

研究团队已开发部署了网站服务与微信小程序，使用者只要通过平台提交对应特征的测量数值就可以立马获得分析结果。为了助力全球共同战疫，该研究成果也通过Github向全球开源。

来源：《科技日报》