人工智能與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域結(jié)合,可以預(yù)測(cè)心臟病

時(shí)間:2017-04-17

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導(dǎo)語(yǔ):機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)心臟病的準(zhǔn)確性比美國(guó)心臟病學(xué)會(huì)/美國(guó)心臟協(xié)會(huì)(ACC/AHA)的指標(biāo)高出7.6%。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)心臟病的準(zhǔn)確性比美國(guó)心臟病學(xué)會(huì)/美國(guó)心臟協(xié)會(huì)(ACC/AHA)的指標(biāo)高出7.6%。

據(jù)估算,每年有2000萬人死于心血管疾病。幸運(yùn)的是,來自英國(guó)諾丁漢大學(xué)的一組研究人員開發(fā)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可以像醫(yī)生一樣,預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作或中風(fēng)的可能性。

ACC/AHA已經(jīng)制定了一系列指導(dǎo)方針,可基于年齡、膽固醇水平和血壓等八個(gè)因素,對(duì)患者罹患心血管并的風(fēng)險(xiǎn)加以評(píng)估。平均來說,該系統(tǒng)的估值正確率可高達(dá)72.8%。

盡管這已經(jīng)相當(dāng)準(zhǔn)確了,但StephenWeng及其團(tuán)隊(duì)想做得更好。他們建立了四種計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)算法,然后輸入英國(guó)378,256名患者的數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)首先使用大約295,000條記錄,以生成內(nèi)部預(yù)測(cè)模型。然后,使用剩余的記錄對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試和完善。計(jì)算結(jié)果大大高于ACC/AHA標(biāo)準(zhǔn),準(zhǔn)確率的范圍從74.5%到76.4%不等。經(jīng)測(cè)試,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的準(zhǔn)確率最高,比現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)高出7.6個(gè)百分點(diǎn),同時(shí),誤報(bào)率也提高了1.6%。

在參與測(cè)試的83,000組病人記錄中,該系統(tǒng)額外挽救了355人的生命。有趣的是,人工智能系統(tǒng)確定了一些未包括在現(xiàn)有指導(dǎo)方針之內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)因素和預(yù)測(cè)數(shù)值,例如嚴(yán)重的精神疾病和皮質(zhì)類固醇的口服劑量。“生物系統(tǒng)中存在大量相互作用,”Weng對(duì)媒體說?!斑@是人體的現(xiàn)實(shí)情況。計(jì)算機(jī)科學(xué)能夠幫助我們對(duì)這些聯(lián)系加以探索?!?/p>

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