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根据感染的严重程度，电晕19症状因患者而异。由于在受感染的患者数量爆炸性增长的情况下可容纳患者的病床和重症监护室数量有限，因此重要的是通过在适当的时候为患者采取适当的措施来克服感染的传播。其中，正在开发能够以96％的准确性识别在重症监护室中需要治疗的COVID-19患者的AI。
随着使用AI来应对Corona 19流行病的案例数量不断增加，人们正在尝试寻找使用AI或AI的新生产方法来治疗Corona 19，该方法可以从咳嗽声中检测出Corona 19感染。
大多数感染了COVID-19的人最终会康复，但有些人突然发展为严重的肺炎并发展为急性呼吸衰竭，从而导致死亡。正在开发AI以识别这些严重的电晕患者。
通过将AI胸部扫描图像与人口统计，生命体征和血液检查结果等非图像数据相结合，它成功地预测了需要在重症监护室接受治疗的重症患者。 AI尚处于开发的早期阶段，但为了验证其准确性，我们使用来自美国，伊朗和意大利住院的295名corona19患者的数据进行了测试。据说已经成功了。
其他研究发现，呼吸机的使用和钾水平是最重要的非成像变量，并且淋巴细胞比率，总胆红素和白蛋白水平也被视为重要变量。在另一项研究中，发现只有年龄，发烧和呼吸系统异常的非图像数据可以预测是否应在重症监护室对COVID-19患者进行治疗。
这次开发的AI在定量肺功能的范围和数量后，着重于预测COVID-19引起的肺炎的最重要功能。另一个背景因素用于预测患者中最严重症状的发作。该研究小组希望将来能够改善AI，并将其用于测试需要更密切监控和管理的COVID-19肺炎患者。此外，该研究未进行比较电晕19来源的肺炎与呼吸系统疾病之间差异的测试。相关信息可以在这里找到。
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