COVID-19 の臨床および放射線モデル

2019年12月、新型コロナウイルス、重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2（SARS-CoV-2、以前は2019-nCoVと命名）が中国の武漢で発生した。 SARS-CoV-2 によって引き起こされる病気は COVID-19 です。 2020年3月8日の時点で、世界中で10万人以上の新型コロナウイルス感染症患者が報告されており（中国で8万人以上、その他の国で2万人以上）、3,600人の患者が報告されている（中国で3,100人、国外で500人）。中国）が亡くなった。 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の発生は、国際的に懸念される公衆衛生上の緊急事態を引き起こしています。

新型コロナウイルス感染症患者のうち、約80％は軽症（重症ではない）患者で、通常は2週間以内に治癒する。 しかし、さらに 20% の患者は重症化して入院期間が長くなる可能性があり、そのような患者の死亡率は 13.4% です。 したがって、高リスクの重症患者を不完全に特定することは、患者管理と医療資源の配分にとって非常に重要です。 ほとんどの非重症患者には一般的な隔離と対症療法が適用できますが、重症患者にはより高いレベルのケアと集中治療室 (ICU) へのグリーン チャネルが役立ちます。 これまでの研究では、重症の新型コロナウイルス感染症患者の臨床的および放射線学的特徴がまとめられているが、どの因子が重要な予測因子であるかはまだ不明である。

機械学習は、与えられたデータから知識と潜在的な法則を学習し、人間のニーズに応じて問題を解決するためのモデルを構築できるようにする人工知能の分野です。 近年、機械学習は、医療記録や画像からの大量のデータを分析するための新しいツールとして開発されています。 これまでのモデリング研究は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の国際的な蔓延の可能性を予測することに焦点を当てていました。

したがって、私たちの目的は、重症（または重篤）な患者を予測するために、複数の施設からの重症化していない初期段階の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）患者の臨床的、検査的、放射線学的特性単独または組み合わせに基づいた機械学習モデルを開発し検証することです。リスクを促進するための次の入院における病気の症状の前後の評価とトリアージ（自宅、入院、または ICU）。