[发明专利]新冠肺炎重症化预测模型、系统及其建立方法、预测方法

说明书

本发明涉及新冠肺炎重症化预测模型、系统及其建立方法、预测方法，包括所述预测模型为根据新冠肺炎患者的肺部疾病、年龄、免疫球蛋白M(IgM)、CD16+/CD56+NK细胞、谷草转氨酶(AST)得到的进展风险评分计算模型，以预测从轻型/普通型进展到重型新冠肺炎的风险。本发明有助于识别高进展风险的轻型/普通型患者，利于提高重症患者的诊治成功率。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及新冠肺炎重症化预测模型、系统及其建立方法、预测方法。

背景技术

新型肺炎的病原被鉴定为新型β冠状病毒，目前被命名为严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2(SARS-CoV-2)，与SARS-CoV有着相似的系统发育相似性。SARS-CoV-2感染已被世界卫生组织(WHO)命名为2019年冠状病毒病(COVID-19)，即：新型冠状肺炎。

COVID-19现在已成为世界范围内的重要公共卫生问题。估计COVID-19的总体致死率约为1-2.3％，与西班牙流感(2-3％)相似，远高于季节性流感(0.1％)。根据世卫组织，COVID-19的严重程度分为轻型、普通型、重症和危重症。在中国疾病预防控制中心的72 314例病例报道研究中，约81％的COVID-19病例定义为轻度；COVID-19病例中有14％为重型病例，其中5％为危重型病例。住院COVID-19病例的整体医院死亡率约为15％至20％，但在需要入住ICU重症监护病房危重症患者中死亡率高达40-49％。因此，评估COVID-19患者疾病进展的危险因素很重要。尽早发现可能发生重症风险的COVID-19患者对于选择最佳治疗方案和降低死亡率尤其重要。

现有的研究表明，COVID-19患者的血液学和免疫学检查存在一定的异常。研究提示，年龄较大，序贯器官功能衰竭评估(SOFA)得分高，d-二聚体大于1μg/mL，淋巴细胞减少和冠状动脉疾病史增加了COVID-19患者的死亡风险。

目前，临床上治疗新冠肺炎患者(COVID-19)的主要挑战之一是预测疾病的严重程度。

一些预测评分模型已用于预测COVID-19患者和其他疾病的预后。但是，预测COVID-19患者从轻型/普通型发展到重症的相关的危险因素仍然有限，需要进一步研究。

发明内容

本申请为了解决上述技术问题提供新冠肺炎重症化预测模型、系统及其建立方法、预测方法。

本申请通过下述技术方案实现：

一种新冠肺炎重症化预测模型，所述预测模型为根据新冠肺炎患者的肺部疾病、年龄、免疫球蛋白M、CD16+/CD56+NK细胞、谷草转氨酶得到的进展风险评分计算模型，以预测从轻型/普通型进展到重型新冠肺炎的风险。

进一步的，所述进展风险评分计算模型为：

所述进展风险评分计算模型为：

PAINT评分＝α₁*β₁+α₂*β₂+α₃*β₃+α₄*β₄+α₅*β₅

其中，α₁、α₂、α₃、α₄、α₅为分别为五个预测因子与对应阈值比较的判别值，β₁、β₂、β₃、β₄、β₅为五个预测因子对应的风险比数值，IgM指免疫球蛋白M，AST指谷草转氨酶。