华中科技大学及附属同济医院的科研人员在medRxiv预印版平台发表论文“Prediction of survival for severe Covid-19 patients with three clinical features: development of a machine learning-based prognostic model with clinical data in Wuhan”，开发了一种基于机器学习的预后模型来有效预测COVID -19重症患者的存活率。
文章提到，自2019年12月以来，COVID-19流行病的迅速传播引起了全世界的关注。截至目前，中国国家卫生委员会已报告77,041例确诊病例，其中9,126例危急病例的存活率很低。同时，随着传播速度的提高，其他国家（例如韩国，意大利，日本和伊朗）境内COVID-19的流行也很明显。由于可以将更多致命病例作为目标来干预晚期疾病，因此对于有效和精确地预测重症COVID -19患者的存活率有着越来越重要的作用。但是目前的所有重症COVID -19患者的存活率都是通过300多个实验室和临床特征手动估算的，由于缺乏经验和先验知识，不可避免地导致高误诊率和漏诊率。作为一种补救措施，科研人员开发了一种基于机器学习的预后模型，该模型可使用从武汉同济医院收集的临床数据以90％以上的准确度预测个别重症患者的存活率。值得注意的是，在所有300多种功能中，这种模型仅需要三个关键的临床特征，即乳酸脱氢酶（LDH）、淋巴细胞和高敏C反应蛋白（hsCRP）。这三个特征的合理性可能在于它们分别代表组织损伤、免疫和炎症类型的指标。从COVID-19病人诊断方面，该工作在有针对性的介入和诊断之前，尤其是对大规模流行COVID -19病例的分诊之前，实现了低成本、及时的危险性分类和存活预测。
