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医生有很多工具和方法可以预测患者的健康风险,但仍然无法应对人体的复杂性,心脏病是最不可预测的情况之一。英国研究人员最近报告称,他们开发了一种人工智能系统,允许计算机“自学”各种医学指征和数据来预测患者的心脏病发作风险,精确度低于人类医生。据美国心脏协会统计,全球每年有近2000万人死于心肌梗塞、中风、血管阻塞等心血管疾病。包括美国心脏协会在内的许多机构使用年龄、胆固醇水平和血压等8到10个指标来预测心脏病发作的风险。

诺丁汉大学的研究人员在美国《科学公共图书馆综合》杂志上报道说,影响人类健康的因素很多,人类系统的相互作用也非常复杂。计算机科学可以帮助医务人员探索这些因素之间的关系。

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在他们开发的人工智能系统中,计算机被用于四种机器学习方法,分析英国近38万名患者的电子病历,寻找心脏病发作模式。据介绍,人工智能系统开始自我训练,利用78%的患者数据寻找攻击模式,构建自己的临床指导系统。接下来,系统用剩余的22%的病历进行自我测试:首先,使用2005年的数据进行自学概括,然后预测未来10年内哪些患者将首次不会患心血管疾病,最后使用2015年的记录检查预测结果。

结果表明,四种机器学习方法预测心脏病发作的准确性高于传统医生的临床标准。美国心脏协会预测指南的准确率为72.8%,而四种人工智能方法的准确率在74.5%和76.4%之间。其中准确率最低的机器学习方法之一也在一定程度上降低了父母的虚警率,相当于在8.3万名患者中多挽救了355条生命,因为虚警可能会让不用服用降胆固醇药物的人服用药物,而假药对人体有一定的危害。-亚博yabo下载App。

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