一种用于新冠肺炎患者加重风险预测模型系统

摘要

本发明提供一种用于新冠肺炎患者加重风险预测模型系统，所述系统由以下六个变量联合判断：呼吸困难、潜伏期、年龄、淋巴细胞计数、C反应蛋白和半定量CT评分。对于人群普遍易感，传染性强的新冠肺炎，感染人口基数大，应用新冠肺炎患者加重风险预测模型有利于分流患者，避免过度医疗，利于优化医疗资源的配置。本发明采用的模型变量筛选方法，避免预测模型变量潜在共线性和过度拟合，剔除中间变量，调整混杂变量；本发明应用诺莫图和网络计数平台，便于医疗工作者计数每例新冠肺炎患者加重风险预测值，为新冠肺炎患者的积极精准处理提供参考。