Терапия №2 (приложение) / 2026
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКОВ ОСЛОЖНЕНИЙ ПРИ КОРОНАВИРУСНОЙ ИНФЕКЦИИ COVID-19
ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России (Пироговский университет), г. Москва, Россия
Актуальность. Заболевание COVID-19 сопровождается изменениями легочной ткани по типу
«матового стекла» при МСКТ, не всегда отражающими внутриклеточные процессы. Комплексный анализ гематологических показателей позволяет выявить системное воспаление и иммунные нарушения, особенно при минимальных КТ-изменениях. Разработка прогностических моделей, интегрирующих визуализацию и лабораторные данные, перспективна для повышения точности прогнозирования течения COVID-19.
Цель. Разработать математическую модель для прогнозирования степени тяжести пневмоний при COVID-19 на основе комплексного анализа лабораторно-клинических данных
и результатов компьютерного томографического обследования на амбулаторном этапе.
Материал и методы. В исследование включены 117 пациентов, инфицированных
SARS-CoV-2. Пациенты распределены на три группы по результатам МСКТ органов грудной клетки: КТ-0, КТ-1, КТ-2. Всем участникам исследования осуществлялись диагностические мероприятия, включая оценку клинического, биохимического анализов крови, оценку состояния по специальной шкале ШОКС–КОВИД. С помощью алгоритма XGBoost выявлены ключевые факторы, способные прогнозировать степень поражения легких.
Результаты. У пациентов с разной тяжестью COVID-19 выявлены различия в уровнях моноцитов и лимфоцитов. Для легкого течения характерен моноцитоз и лимфопения, что указывает на угнетение специфического иммунитета. В группе КТ-1 чаще наблюдались неблагоприятные исходы при нормальных С-реактивном бе...
