2025年发热门诊风险评估模型 .pdfVIP

太上有立德，其次有立功，其次有立言，虽久不废，此谓不朽。——《左传》

发热门诊风险评估模型

背景

新冠病毒的爆发使得发热门诊的负荷急剧增加，人员的分流和

治疗优先级的确定是提高发热门诊工作效率和资源利用的关键。为

了解决这一问题，我们提出了一种发热门诊风险评估模型，旨在在

人员有限和时间紧迫的情况下，快速识别高风险患者，并为其安排

优先治疗。

模型设计

数据采集

我们首先采集患者的基本信息，如年龄、性别、过去病史等。

同时，利用体温计等仪器监测患者的体温，并记录相关数据。

风险因素分析

学而不知道，与不学同；知而不能行，与不知同。——黄睎

基于已有的研究和临床实践，我们确定了一些与发热患者高风

险相关的因素，如近期是否接触过确诊患者、症状持续时间等。通

过对这些因素的统计分析，我们建立了一个风险评估模型。

风险评估模型

我们利用机器学习算法构建了发热门诊风险评估模型，该模型

以患者的基本信息和风险因素为输入，输出一个风险评分。这个评

分将患者分为低风险、中风险和高风险三个等级，可以帮助医务人

员在处理患者时设定优先级。

结果和效果评估

为了评估模型的效果，我们使用了一个独立的数据集进行测试。

结果显示，我们的模型在发热患者的风险评估上具有较高的准确性

和预测能力。

应用前景

天将降大任于斯人也，必先苦其心志，劳其筋骨，饿其体肤，空乏其身，行拂乱其所为。——《孟子》

发热门诊风险评估模型的应用有望在实际临床中发挥重要的作

用。通过准确评估患者的风险，医务人员可以更好地安排资源，提

高医疗资源的利用效率。此外，该模型还可用于监测疫情的发展趋

势，帮助决策者及时采取相应的防控措施。

结论

本文提出了一种发热门诊风险评估模型，该模型利用机器学习

算法分析患者的基本信息和与高风险相关的因素，快速识别高风险

患者，为其安排优先治疗。该模型在实际临床应用中具有潜力，可

以改善发热门诊的工作效率和资源利用效果。

欢迎对该模型进行改进和优化，以使其更加适用于实际临床场

景，并为提高公共卫生应急响应能力做出更大贡献。