严重的新冠肺炎可以致死，其中6-8%的确诊新冠肺炎患者会发展为危重症，需要接受插管通气或者ICU监护，而这些危重的患者死亡率可高达65%。在疾病前期及早识别出具有转变为危重症的风险的患者，及时加强监护，有助于改善患者的预后，对医疗资源的分配也有重要的意义。钟南山院士团队代表中国国家卫健委高级别专家组，整合临床风险因素，建立了新冠肺炎的危重症预测模型，准确性达到88%，该模型前期在雷神山医院等湖北多家医院开放使用，获得当地同行的广泛认可，相关论文近日正式发表于国际权威杂志《JAMA Internal Medicine》（IF 20.8），通讯作者为钟南山院士、何建行教授。

基于全国1590例新冠肺炎患者，通过LASSO回归对72个临床因素进行筛选，发现10个关键的独立风险因子，包括：胸部X光异常 (OR 3.39, 95%CI 2.14-5.38, P<0.001), 年龄 (OR 1.03, 95%CI 1.01-1.05, P=0.002), 咯血 (OR 4.53, 95%CI 1.36-15.15, P=0.01), 气促 (OR 1.88, 95%CI 1.18-3.01, P=0.01), 意识障碍 (OR 4.71, 95%CI 1.39-15.98, P=0.01), 基础疾病数量 (OR 1.60, 95%CI 1.27-2.00, P<0.001), 既往癌症史（OR 4.07，95%CI 1.23-13.43，P=0.02）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（OR 1.06，95%CI 1.02-1.10，P=0.003）、乳酸脱氢酶（OR 1.002，95%CI 1.001-1.004，P<0.001）和直接胆红素（OR 1.15，95%CI 1.06-1.24，P=0.001）。

随后根据每个风险因子的权重构建多因素预测模型，内部验证准确度（AUC）达到88%（95%CI 0.85-0.91）。此外，在分别来自武汉、大冶、佛山多家医院共710例的患者中进行外部验证，准确性在88%到98%之间。研究团队还构建了免费访问的中英文版网页预测工具（http://118.126.104.170/），方便全球医生及患者登入进行预测。

该预测模型准确、使用简便，能够为每一位患者提供个体化的预测概率，低危组后续发展为危重症的风险仅为0.7%，而高危组则高达59.3%，可用于患者就诊时的分流处理，极大提高医疗资源分配的效率。广州呼吸健康研究院在本次新冠疫情中，已经完成并在国际顶级学术期刊发表多项重要的临床分析性研究，包括全国流行病学及临床特征分析（NEJM，Eur Res J）、疫情趋势预测（J Thorac Dis）、死亡相关风险因素（CHEST）、基础疾病的预后影响（Lancet Oncol，Eur Res J）、危重症预测模型（JAMA Intern Med）等，为抗击疫情提供了重要的科研成果，指导实践。下一步，广州呼吸健康研究院与腾讯成立的人工智能联合实验室，将进一步深化扩展新冠肺炎等呼吸疾病的大数据研究，研发出更多的精准实用的临床工具。