ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校などの研究チームは、多数の臨床変数からCOVID-19に伴う死亡リスクを推定する深層学習アルゴリズムの開発を行っている。研究成果によって特定された「説明力の高い予測因子」は、切迫した現場におけるCOVID-19患者のトリアージを支援することも期待されている。
Journal of the American College of Emergency Physicians Openに掲載されたチームの研究論文によると、2020年1月から3月までに中国・武漢の主要病院において、COVID-19の治療が行われた181名の患者データからアルゴリズムを構築したという。患者基本属性や既往歴、症状、バイタルサインや各種検査結果など、入院時に収集された78の臨床変数から死亡率予測を行った。予測パフォーマンスはCOVID-19の重症度スコアやCURB-65、PSIと比較したところ、チームの開発したアルゴリズムは死亡率予測においていずれの指標も上回っており、D-dimerやOxygen Index、好中球・リンパ球比、CRPなどが重要な予測因子として確認された。
特に説明力の高い予測因子から構成される新しいリスク層別スコアは、6段階評価で0%から83.3%までの死亡率評価を実現しており、特に時間的・物的リソースが大きく制限される現場において、臨床的な意思決定に役立つ可能性があるとしている。
