快速准确地检测该疾病可以大大帮助减少任何国家医疗机构对任何大流行期间死亡率降低死亡率的压力。这项工作的目的是使用新型的机器学习框架创建多模式系统,该框架同时使用胸部X射线(CXR)图像和临床数据来预测COVID-19患者的严重程度。此外,该研究还提出了一种基于nom图的评分技术,用于预测高危患者死亡的可能性。这项研究使用了25种生物标志物和CXR图像,以预测意大利第一波Covid-19(3月至6月2020年3月至6月)在930名Covid-19患者中的风险。提出的多模式堆叠技术分别产生了89.03%,90.44%和89.03%的精度,灵敏度和F1分数,以识别低风险或高危患者。与CXR图像或临床数据相比,这种多模式方法可提高准确性6%。最后,使用多元逻辑回归的列线图评分系统 - 用于对第一阶段确定的高风险患者的死亡风险进行分层。使用随机森林特征选择模型将乳酸脱氢酶(LDH),O2百分比,白细胞(WBC)计数,年龄和C反应蛋白(CRP)鉴定为有用的预测指标。开发了五个预测因素参数和基于CXR图像的列函数评分,以量化死亡的概率并将其分为两个风险组:分别存活(<50%)和死亡(> = 50%)。多模式技术能够预测F1评分为92.88%的高危患者的死亡概率。开发和验证队列曲线下的面积分别为0.981和0.939。
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