高级别细胞因子释放综合征风险预测方法、系统

本发明属于医疗保健信息学技术领域，具体涉及高级别细胞因子释放综合征风险预测方法、系统，利用新型冠状病毒患者发生细胞因子释放综合征的临床观察数据，使用机器学习模型，筛选出与高级别细胞因子释放综合征发生显著相关的特征后，以CAR‑T细胞治疗患者的氧饱和度、D‑二聚体、舒张压和国际标准化比值为预测评估指标，经XGBoost模型进行高级别细胞因子释放综合征风险预测，灵敏度高，特异度高，具有良好的预测效果。