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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine >Machine Learning to Predict ICU Admission, ICU Mortality and Survivors’ Length of Stay among COVID-19 Patients: Toward Optimal Allocation of ICU Resources
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Machine Learning to Predict ICU Admission, ICU Mortality and Survivors’ Length of Stay among COVID-19 Patients: Toward Optimal Allocation of ICU Resources

机译：机器学习预测ICU入院，ICU死亡率和幸存者在Covid-19患者中的逗留时间：迈向ICU资源的最佳配置

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COVID-19 causes burdens to the ICU. Evidence-based planning and optimal allocation of the scarce ICU resources is urgently needed but remains unaddressed. This study aims to identify variables and test the accuracy to predict the need for ICU admission, death despite ICU care, and among survivors, length of ICU stay, before patients were admitted to ICU. Retrospective data from 733 in-patients confirmed with COVD-19 in Wuhan, China, as of March 18, 2020. Demographic, clinical and laboratory were collected and analyzed using machine learning to build the predictive models. The built machine learning model can accurately assess ICU admission, length of ICU stay, and mortality in COVID-19 patients toward optimal allocation of ICU resources. The prediction can be done by using the clinical data collected within 1-15 days before the actual ICU admission. Lymphocyte absolute value involved in all prediction tasks with a higher AUC. The online predictive system is freely available to the public (http://212.64.70.65:8000/).
机译：Covid-19导致ICU的负担。迫切需要基于证据的规划和最佳分配，但迫切需要，但仍然是未解决的。本研究旨在识别变量并测试预测ICU入院，尽管ICU护理的需求，以及幸存者，ICU患者的长度，在患者被纳入ICU之前。 733名患者的回顾性数据与中国武汉的CoVD-19确认，截至3月18日，截至3月18日，截至3月18日。使用机器学习来收集和分析人口统计，临床和实验室来构建预测模型。建筑机器学习模式可以准确评估ICU入院，ICU住院的长度，Covid-19患者的死亡率，最佳地分配ICU资源。通过使用实际ICU入院前1-15天内收集的临床数据可以进行预测。淋巴细胞绝对值涉及所有预测任务，具有更高的AUC。在线预测系统自由地提供给公众（http://212.64.70.65:8000/）。

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