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人工智能預測心臟病發(fā)作

2018-03-21 來(lái)源:醫院管理論壇報  標簽: 掌上醫生 喝茶減肥 一天瘦一斤 安全減肥 cps聯(lián)盟 美容護膚
摘要:美國心臟病協(xié)會(huì )的統計數據顯示,全球每年有近2000萬(wàn)人死于心梗、中風(fēng)、血管堵塞等心血管系統疾病。包括美國心臟病協(xié)會(huì )在內的很多機構使用年齡、膽固醇水平、血壓等8到10項指標來(lái)預測患者的心臟病發(fā)作風(fēng)險。

醫生有很多工具和方法預測患者的健康隱患,但仍無(wú)法百分百應對人體的復雜性,心臟病發(fā)作就是最難預測的情況之一。英國研究人員最新報告說(shuō),他們研發(fā)了一種人工智能系統,讓計算機通過(guò)“自學(xué)”各種醫學(xué)指征和數據來(lái)預測患者的心臟病發(fā)病風(fēng)險,準確率高于人類(lèi)醫生。

美國心臟病協(xié)會(huì )的統計數據顯示,全球每年有近2000萬(wàn)人死于心梗、中風(fēng)、血管堵塞等心血管系統疾病。包括美國心臟病協(xié)會(huì )在內的很多機構使用年齡、膽固醇水平、血壓等8到10項指標來(lái)預測患者的心臟病發(fā)作風(fēng)險。
 
英國諾丁漢大學(xué)研究人員在美國《科學(xué)公共圖書(shū)館·綜合》雜志上報告說(shuō),影響人體健康的因素很多,人體各系統的相互作用也十分復雜,計算機科學(xué)可以幫助醫務(wù)人員探索這些因素之間的關(guān)聯(lián)。在他們開(kāi)發(fā)的人工智能系統中,計算機使用了4種機器學(xué)習方法,分析英國近38萬(wàn)名患者的電子醫療記錄,尋找心臟病發(fā)病模式。
 
據介紹,人工智能系統首先進(jìn)行自我訓練,使用78%的患者數據來(lái)尋找發(fā)病模式并構建自己的診斷指導系統。接下來(lái),系統用剩余22%的醫療記錄對自己進(jìn)行測試:先用2005年的數據進(jìn)行學(xué)習歸納,然后預測此后10年內哪些患者會(huì )首次患上心血管疾病,最后使用2015年的記錄檢查預測結果。
 
結果顯示,4種機器學(xué)習方法預測心臟病發(fā)作的準確率全部?jì)?yōu)于傳統醫生診斷標準。美國心臟病協(xié)會(huì )預測指導方針的準確率在72.8%,而4種人工智能方法的精確度在74.5%到76.4%之間。其中準確率最高的一種機器學(xué)習方法還降低了一定的錯誤預警率,相當于在8.3萬(wàn)名患者中額外挽救了355人的生命,因為錯誤預警診斷可能會(huì )讓本不需要服用降低膽固醇藥物的人服藥,濫用藥物同樣對人體有害。
 
此外,與美國心臟病協(xié)會(huì )的指導方針不同,這個(gè)人工智能系統綜合考慮了超過(guò)22個(gè)因素。被人工智能系統認定為心臟病發(fā)作高危因素的嚴重神經(jīng)疾病、口服皮質(zhì)類(lèi)固醇等因素都沒(méi)有在美國心臟病協(xié)會(huì )的指導方針中。而美國心臟病協(xié)會(huì )推薦將糖尿病作為預測心臟病發(fā)作的高風(fēng)險因素之一,但4種機器學(xué)習算法都排除了這一風(fēng)險因素。
 
研究人員表示,他們計劃接下來(lái)讓機器學(xué)習算法涵蓋生活方式和遺傳等因素,進(jìn)一步提高預測的精確度,更好地幫助醫務(wù)人員預測患者心臟病發(fā)作風(fēng)險。
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