55、新冠与乳腺癌检测算法研究

新冠与乳腺癌检测算法研究

1. 新冠概率因子与严重程度指数预测

在新冠疫情期间，准确预测患者感染新冠的概率以及病情的严重程度至关重要。为此，研究人员开发了“SAHAYATA 1427”算法，该算法能预测患者感染新冠的概率因子（PF）和严重程度指数（SI）。

1.1 数据计算

• TCF 和 WF 于 2020 年 6 月 14 日从 Worldometer 计算得出。
• LF、GF 和 TSF 于 2020 年 5 月 26 日从过滤后的数据集中计算得出。
• LoF 值通过实验选择，以对更严重区域赋予权重，从而获得最佳预测结果。研究人员为 TF、TSF 和 LoF 定义了总权重为 10 的权重体系，各参数值通过实验选择以达到最佳预测效果。

1.2 严重程度指数预测算法

该算法分为两个模块：
- 用户模块 ：
1. 计算 COVID - 19 症状权重，方法与之前相关计算方式相同。
2. 考虑每个症状的持续时间，并乘以之前计算的 TSF。
3. 询问患者的性别组，并用 2020 年 7 月 5 日对应性别组的现有死亡率替换。
4. 计算患者 SpO2 水平与标准值的差值，存储为 SpO2 水平因子，标准值为健康人 SpO2 水平的平均值。
5. 询问患者年龄，用世界卫生组织 2020 年 2 月 24 日至 4 月 13 日预定义的年龄组死亡率替换。
6. 考虑患者的合并症，用预定义的合并症死亡率替换，计算现有合并症的合并症因子总和。