COVID-19: Die schwersten Fälle früh erkennen

Für die Entwicklung ihres Modells verwendeten sie medizinische Daten von 375 COVID-19-Patienten, die zwischen dem 10. Januar und dem 18. Februar 2020 gesammelt wurden. Die eingesetzten Standard-Fallberichtsformulare enthielten Angaben zu den epidemiologischen, demografischen und klinischen Merkmalen sowie Labor- und Mortalitätsergebnisse der Patienten. Die Altersverteilung betrug 58,83 ± 16,46 Jahre. Knapp 60 Prozent waren männlich. Das häufigste Anfangssymptom war Fieber (49,9 Prozent), gefolgt von Husten (13,9 Prozent), Müdigkeit (3,7 Prozent) und Dyspnoe (2,1 Prozent). 201 der 375 Fälle erholten sich von der Infektion mit dem neuartigen Coronavirus und wurden aus dem Krankenhaus entlassen, während die restlichen 174 starben.

Weiterhin wurden zwischen dem 19. Februar 2020 und dem 24. Februar 110 neu entlassene oder verstorbene Patienten als externe Testdatensätze zur Analyse mithilfe des Modells eingeschrieben. 

Für die Ableitung ihrer Entscheidungsregel entwickelten die Wissenschaftler einen mathematischen Modellierungsansatz, der auf modernsten interpretierbaren Machine Learning-Algorithmen basiert. Die Tools für maschinelles Lernen wählten drei Biomarker aus, die die Sterblichkeit einzelner Patienten mehr als zehn Tage im Voraus mit mehr als 90 Prozent Genauigkeit vorhersagen können: Lactatdehydrogenase (LDH), hochempfindliches C-reaktives Protein (hs-CRP) und die Lymphozyten.