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人工智能预测心脏病发作风险


本文摘要:医生有很多工具和方法来预测患者的健康危险,但仍无法100%应对人体的复杂性,心脏病的发作是最不可预测的情况之一。

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医生有很多工具和方法来预测患者的健康危险,但仍无法100%应对人体的复杂性,心脏病的发作是最不可预测的情况之一。英国研究人员最近报告说,他们开发了人工智能系统,使计算机通过自学各种医学指征和数据预测患者心脏病的发作风险,精度低于人类医生。根据美国心脏病协会的统计数据,世界上每年约有2000万人死于心肌梗塞、中风、血管堵塞等心血管系统疾病。

包括美国心脏病协会在内的许多机构用于年龄、胆固醇水平、血压等8~10个指标来预测患者心脏病的发作风险。英国诺丁汉大学研究人员在美国《科学公共图书馆·综合》杂志上报道,影响人体健康的因素很多,人体各系统的相互作用也非常复杂,计算机科学有助于医务人员探索这些因素的关联。在他们开发的人工智能系统中,计算机用于学习英国近38万患者的电子医疗记录,寻找心脏病发作模式。

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人工智能系统首先开展自我训练,用于78%的患者数据寻找发作模式,构建自己的临床指导系统。其次,系统用剩下的22%的医疗记录测试自己:首先用2005年的数据进行自学总结,预测之后10年内哪些患者不会首次患心血管疾病,最后用于2015年的记录检查预测结果。结果显示,四种机器学习方法预测心脏病发作的准确性均高于传统医生的临床标准。

美国心脏病协会预测指导方针精度为72.8%,4种人工智能方法精度为74.5%至76.4%。其中精度最低的机械学习方法减少了一定的错误警报率,相当于8.3万患者中追加恢复了355人的生命,错误警报临床可能不需要减少胆固醇药物的人吃药,欺诈药物在一定程度上对人体造成危害。此外,与美国心脏病协会的指导方针不同,该人工智能系统综合考虑了最多22个因素。

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被人工智能系统确认为心脏病发作高危因素的相当严重的神经病、口服皮质类固醇等因素都不在美国心脏病协会的指导方针中。美国心脏病协会建议将糖尿病作为预测心脏病发作的高风险因素之一,但4种机械学习算法避免了这种风险因素。研究人员回答说,他们接下来将机器学习算法包括生活方式和遗传等因素,进一步提高预测精度,协助医务人员预测患者心脏病的发作风险。


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