5月20日，我院张孝勇团队联合上海市公共卫生临床中心单飞团队在医学权威期刊《细胞》子刊《iScience》发表了题为《人工智能系统揭示纵向临床数据和配对CT扫描预测COVID-19病情进展的价值》（“The value of longitudinal clinical data and paired CT scans in predicting the deterioration of COVID-19 revealed by an artificial intelligence system”）的研究成果。为了准确预测新型冠状肺炎（COVID-19）患者在住院期间是否会发展为重症，研究团队利用COVID-19患者的纵向临床数据及配对的胸部CT扫描数据，开发了一种深度学习算法，实现了胸部CT影像特征的自动提取，进而基于CT影像特征和配对临床数据特征的组合，开发了一种集成学习方法来评估患者是否会发展为重症，预测的准确率达到90%。并且，研究团队发现在COVID-19发病早期，尤其是症状出现后的第6至第8天，进行胸部CT检查对预测COVID-19病情的进展的价值最为明显。该工作首次提出新冠患者胸部CT检查的最佳时间窗，有望成为优化新冠临床诊断及治疗流程的有效工具。

我院硕士研究生韩萧阳、博士生余子奇及上海市公共卫生临床中心卓瑶瑶住院医师为论文的共同第一作者。张孝勇青年研究员、德国亥姆霍兹慕尼黑中心彭廷莹研究员、上海市公共卫生临床中心单飞副主任医师为共同通讯作者。我院冯建峰教授、薛向阳教授参与该工作并作指导。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.104227