摘要
新型冠状病毒肺炎(COVID-19)自暴发以来,病例数迅速增长,对各地的公共卫生系统形成了巨大的挑战,因此预测COVID-19住院时长对于规划医疗资源有着十分重要的科学意义。经典统计学模型构建方式简单,易于在临床上使用。机器学习对于处理复杂的高维数据有优势。然而,对COVID-19住院时长的预测模型构建的研究目前较少,主要有半参数模型、非参数模型、诺曼图。本文总结了经典统计学模型、机器学习模型、诺曼图等在COVID-19住院时长的预测应用情况。
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单位首都医科大学附属北京友谊医院