COVID-19死亡・入院予測するAIが精度良好

英国内の一般診療所1205軒を擁するQResearchデータベースを用いたコホート研究で、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）による成人の入院・死亡転帰のリスク予測アルゴリズム（QCOVID）を作成。19-100歳の成人608万人を作成コホート、217万人を検証コホートとした。 追跡期間中、作成コホートの4384例、検証コホート1の1722例、検証コホート2の621例がCOVID-19のため死亡した。最終的なリスクアルゴリズムには、年齢、民族、貧困、BMI、併存疾患を含めた。COVID-19男性患者の死亡で、死亡までの時間の変動（R2）の73.1％が予測でき、D統計量は3.37（3.27-3.47）、HarrellのC統計量は0.928（0.919-0.938）だった。女性についてもほぼ同じ結果が得られた。死亡予測リスクが最も高い上位5％の患者で97日以内の死亡を予測する感度は75.7％だった。死亡予測リスクの上位20％の患者がCOVID-19による全死亡数の94％を占めていた。 この記事への読者の皆様（医師）からのコメントを募集しています。（こちらから投稿していただくコメン...