アルゴリズム「QCOVID」は年齢、民族、併存疾患の存在などの入手可能なデータを使って、新型コロナに感染した際に重症化するリスクが最も高い人たちを特定する。
学者たちはアルゴリズムを開発する際、新型コロナ患者4384人を含む、19歳から100歳までの英国の病院の患者600万人のデータを使用した。学者らはこれらの患者たちのデータ（年齢、併存疾患、BMI（ボディマス指数）、民族性）、入院期間、新型コロナによる死亡リスクを比較し、得られたモデルをさらに2000人以上の新型コロナ患者を含む200万人の患者でテストした。
学者たちは、新型コロナウイルスに感染して死亡した患者70％以上の死亡までの期間を正確に予測することができた。なお学者らは、このモデルはリスクの予測を目的としており、個々の要因が及ぼす影響を説明することが目的ではないと指摘している。
学者たちはこのモデルについて、職場におけるリスクの評価や軽減から、臨床試験のボランティア選抜やワクチン接種の優先順位付けまで、公衆衛生分野の政策をサポートするためのポテンシャルを有しているとの考えを表している。また学者らによると、患者や病気の経過に関するデータが多いほど、より正確な予測を行うことができるという。
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