人工智慧預測心肌梗死比醫生更准
機器學習演算法預測心梗比美國心臟病學會/美國心臟協會(ACC / AHA)指南準確率高出7.6%。
據估計,全球每年有兩千萬人死於心肌梗死。幸運的是,英國諾丁漢大學的研究人員開發了一款機器學習演算法,能像醫生一樣預測你發生心梗或中風的可能。
美國心臟病學會/美國心臟協會(ACC / AHA)基於年齡、膽固醇水平、血壓等八個因素制定了一系列評估患者心血管風險的指南。該預測系統的平均準確率是72.8%。
這個數字已經不錯了,但StephenWeng帶領的研究小組可以做到更好。他們設計了四種機器學習的演算法,並提供英國378,256名患者的數據供演算法學習。系統首先使用約295,000條記錄來生成預測模型,然後用剩下的記錄來測試和改進模型。演算法的結果顯著優於AAA / AHA指南,準確率高達74.5%至76.4%。其中,神經網路演算法的表現最好,正確預測率比現有指南高7.6%,誤報率則較之低1.6%。
從參與測試的83,000條患者記錄中,該演算法系統可以多拯救355條生命。有趣的是,人工智慧系統確立了一些現有指南中未涵蓋的風險因素和預測因子,如嚴重的精神疾病和口服皮質類固醇歷史。Weng告訴《科學》雜誌,「生物系統內有很多互動。現實中的人體就是這樣。計算機科學能讓我們探索人體內的關聯。」
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