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新冠病毒可能让感染者在后期发展出较严重的呼吸道疾病，为了对此进行预测，伦敦国王学院的研究团队特地对现有的诊断记录进行了分析。借助机器学习技术，研究人员根据不同年龄、性别、医疗状况、以及发病前后五天的数据，最终归纳出了六种不同的症状。在那些需要呼吸支持的患者中，其认为预测的准确率可接近80%。（来自：KingsCollegeLondon）目前这项研究已经发表在medRxiv预印本网站上，意味其尚未经过同行评审。即便如此，该校TimSpector教授仍在接受《卫报》采访时称：“尽早采取的干预措施，有助于增加患者的生存机会，同时避免不必要的临床资源占用”。据悉，研究团队筛查了用户数超过万的移动App数据，涉及名被检出COVID-19阳性的用户。其上报了自己的症状，并提供了健康状况的更新。可知医院，且其中人需要吸氧或呼吸机支持。在套上机器学习算法之后，研究团队对14中症状进行了观察，最终确定了6组不同的COVID-19患者，从而推断有哪些可提供较高预测准确性的指征。第一组（例）：有持续咳嗽和肌肉疼痛等上呼吸道症状，约1.5％的患者需要呼吸支持，其中16％的医院。 　　第二组（例）：出现叫高频率的无食欲和发烧症状，4.4％的患者需要呼吸支持，17.5％的医院。 　　第三组（例）：出现腹泻等胃肠道症状，但其它症状较少。该组中有3.7％的患者需要呼吸支持，24％的医院。 　　第四组（例）：出现严重疲劳、持续胸痛和咳嗽的早期症状，8.6％的患者需要呼吸支持，23.6％的医院。 　　第五组（例）：出现精神紊乱、无食欲、严重疲劳等症状，9.9％的患者需要呼吸治疗，24.6％的医院。 　　第六组（例）：出现明显的呼吸窘迫、急促、胸痛、意识模糊、疲劳、胃肠道症状。该组中多达20％的患者需要呼吸支持，45.5％的医院。研究团队指出，前两组COVID-19患者的症状较轻。此外他们使用了来自其他款App的用户数据重复了相关工作，并加入了头痛、嗅味觉敏感度降低等症状描述，不同患者的症状持续时间也不尽相同。不过通过对前五天的症状报告数据，以及患者的年龄、性别和其它医疗状况等信息进行汇总，研究团队宣称可达成相当高的预测准确率，比如79%的情况需要提供呼吸支持。但若仅


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