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亞輝龍IgG亞類聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)造臨床應(yīng)用新領(lǐng)域


浙江中醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院和浙江中醫(yī)藥大學(xué)醫(yī)學(xué)技術(shù)與信息工程學(xué)院開展了一項(xiàng)IgG亞類聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估老年新冠疾病嚴(yán)重程度的臨床研究,該研究選擇2023年1月1日至16日就診于浙江省中醫(yī)院(湖濱)的重癥和非重癥的老年COVID-19患者(≥60歲)103例,隨機(jī)分組為訓(xùn)練隊(duì)列(80%)和測試隊(duì)列(20%),并另外收集其他院區(qū)22例病例作為外部驗(yàn)證隊(duì)列,研究中采用IgG亞類(采用深圳市亞輝龍生物科技股份有限公司生產(chǎn)的試劑及iFlash 3000化學(xué)發(fā)光免疫分析儀)以及使用五種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合來建模預(yù)測老年 COVID-19 患者的嚴(yán)重程度,利用曲線下面積 (AUC) 來評(píng)估這些模型的性能。研究結(jié)果表明邏輯回歸算法模型預(yù)測COVID-19嚴(yán)重程度的預(yù)測性能高(在訓(xùn)練隊(duì)列中,該模型的 AUC 為 0.889,而在測試隊(duì)列中,該模型的 AUC 為 0.824,在外部驗(yàn)證隊(duì)列中,新建的邏輯回歸模型的AUC為0.74,且校準(zhǔn)曲線在實(shí)際概率和預(yù)測概率之間表現(xiàn)出極好的一致性)。該模型有助于臨床醫(yī)生評(píng)估COVID-19的嚴(yán)重程度并減少老年患者的不良預(yù)后,具有極大的臨床應(yīng)用價(jià)值。

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