用AI助力全球战疫，钟南山联手腾讯这么做

新冠肺炎全球确诊病例数已经突破1437万。虽然大部分新冠患者属于轻症可自愈，但仍有6.5％会变为重症，死亡率高达49％。

识别重症风险患者、早期分诊，对后续治疗和抗击新冠疫情至关重要。

钟南山院士团队与腾讯AI Lab联合研发的新冠患者病情AI预测技术，可预测患者5天、10天和30天内病情危重概率，今天正式对外发布。

双方联合研究团队对全国 575 家医院 1590 名患者的脱敏入院数据进行了分析建模。从 10 项重症患者易获取特征着手，利用 AI 算法挖掘数据之间的隐含联系，计算病人重症风险系数。

Tips:

 

该技术是钟院士团队与腾讯联合成立的的大数据及人工智能联合实验室的成果之一，已刊载在国际顶级期刊《Nature》子刊《Nature Communications》上。

10 项患者特征通过常规医学检测手段就可获取，包括：年龄、是否气促、是否有恶性肿瘤病史、是否有慢性肺阻、合并症数量、是否有 X 光平片异常、血液中性粒细胞与淋巴细胞比例、血液乳酸脱氢酶含量、血液直接胆红素含量、血液肌酸激酶含量。

经过训练，该AI模型的 C-index （index of concordance，模型预测准确性）已从0.876提升到了 0.894。AUC （受试者工作特征曲线下面积，AUC越接近于1，诊断效果越好）从 0.889 提升到了 0.911。

这位新冠肺炎患者未来 5、10、30 天的总体重症概率分别为 0.58、0.62、0.69，具有较高重症风险。

对另外 1393 例外部检验患者的回溯数据分析显示，106 例发展成重症的患者中，只有 2 例数据异常患者被错误划分到了低风险组，进一步证明了模型的可靠、有效。

考虑到医疗环境中数据可能不完整，在训练深度模型时，研究团队在系统中加入了多变量数据插补模块，通过拟合算法来插补缺失数值；还采用随机丢弃数据、添加数据噪音来增强系统鲁棒性。

因此，即使仅能观测新冠患者上述 7 项特征，该模型依然能良好运转。

目前，相关机构通过网站、微信小程序等方式提交对应特征测量数值，可免费获得患者预测结果。模型代码也已在Github向全球开源！

腾讯云安全、快速部署的能力，将持续为科技抗疫提供支持。

科技抗疫，腾讯正在努力！

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