自我學習式計算機可比標準醫療指導方針實現更好的性能，顯著提高預測率
即使醫生有很多工具可以預測患者的健康，但是他們仍會告訴你這些工具遠遠不能應對人體的複雜性。而心臟病發作就特別難以預測。現在，科學家已經表明，自我學習式計算機可比標準醫療指導方針實現更好的性能，顯著提高預測率。如果推廣開來，這項新方法每年可挽救數千甚至數百萬的生命。
加州斯坦福大學血管外科醫生 Elsie Ross 說：「這種方法簡直太重要了，我真的希望醫師們能夠開始使用人工智慧幫助照顧患者。」
每年有近 2000 萬人死於心腦血管疾病，包括心臟病、腦溢血、阻塞性動脈和其他循環系統功能性障礙。為了預測這些疾病，許多醫師使用和美國心臟病學會/美國心臟協會（ACC/AHA）相似的指導方針。這些方針都是基於包括年齡、膽固醇水平和血壓在內的八個風險因素，這些因素是醫生不斷積累起來的。
但是這太單一以至於無法解釋患者服用的許多藥物，或者其他疾病和生活因素。英國諾丁漢大學流行病學家 Stephen Weng 說：「生物系統中有很多相互作用。」這些相互作用是違反直覺的：在某些情況下，身體大量的脂肪實際上可防止心臟病發作。Weng 說：「這是人類身體的真實情況，計算機科學可幫助我們探索這些因素之間的關聯。」
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