COVID-19患者重症风险预测模型的构建方法和构建系统

摘要

本发明公开了COVID‑19患者重症风险预测模型的构建方法和构建系统，包括以下步骤：S1、收集COVID‑19患者的基本信息，包括三项信息，即年龄、是否聚集性发病及从普通症发展为重症的天数；S2、收集COVID‑19患者的样本并处理；S3、测定样本的临床指标，包括五项临床指标值，即血清白蛋白、血小板计数、谷丙转氨酶、C反应蛋白、嗜中性粒细胞百分比；S4、采用多因素比例风险回归模型拟合年龄、是否聚集性发病、血清白蛋白、血小板计数、谷丙转氨酶、C反应蛋白、嗜中性粒细胞百分比数据并进行预测模型的构建，预测模型的结果以列线图进行展示。该预测模型具有可读性，方便对普通症患者是否会进展为重症患者进行评估。