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    人工智能“自學(xué)”預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作

    發(fā)布時(shí)間:2017.04.18
       醫(yī)生有很多工具和方法預(yù)測(cè)患者的健康隱患,但仍無法百分百應(yīng)對(duì)人體的復(fù)雜性,心臟病發(fā)作就是最難預(yù)測(cè)的情況之一。英國(guó)研究人員最新報(bào)告說,他們研發(fā)了一種人工智能系統(tǒng),讓計(jì)算機(jī)通過“自學(xué)”各種醫(yī)學(xué)指征和數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)患者的心臟病發(fā)病風(fēng)險(xiǎn),準(zhǔn)確率高于人類醫(yī)生。
      美國(guó)心臟病協(xié)會(huì)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,全球每年有近2000萬人死于心梗、中風(fēng)、血管堵塞等心血管系統(tǒng)疾病。包括美國(guó)心臟病協(xié)會(huì)在內(nèi)的很多機(jī)構(gòu)使用年齡、膽固醇水平、血壓等8到10項(xiàng)指標(biāo)來預(yù)測(cè)患者的心臟病發(fā)作風(fēng)險(xiǎn)。
      英國(guó)諾丁漢大學(xué)研究人員在美國(guó)《科學(xué)公共圖書館·綜合》雜志上報(bào)告說,影響人體健康的因素很多,人體各系統(tǒng)的相互作用也十分復(fù)雜,計(jì)算機(jī)科學(xué)可以幫助醫(yī)務(wù)人員探索這些因素之間的關(guān)聯(lián)。在他們開發(fā)的人工智能系統(tǒng)中,計(jì)算機(jī)使用了4種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,分析英國(guó)近38萬名患者的電子醫(yī)療記錄,尋找心臟病發(fā)病模式。
      據(jù)介紹,人工智能系統(tǒng)首先進(jìn)行自我訓(xùn)練,使用78%的患者數(shù)據(jù)來尋找發(fā)病模式并構(gòu)建自己的診斷指導(dǎo)系統(tǒng)。接下來,系統(tǒng)用剩余22%的醫(yī)療記錄對(duì)自己進(jìn)行測(cè)試:先用2005年的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)歸納,然后預(yù)測(cè)此后10年內(nèi)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(yù)測(cè)結(jié)果。
      結(jié)果顯示,4種機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作的準(zhǔn)確率全部?jī)?yōu)于傳統(tǒng)醫(yī)生診斷標(biāo)準(zhǔn)。美國(guó)心臟病協(xié)會(huì)預(yù)測(cè)指導(dǎo)方針的準(zhǔn)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(zhǔn)確率最高的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法還降低了一定的錯(cuò)誤預(yù)警率,相當(dāng)于在8.3萬名患者中額外挽救了355人的生命,因?yàn)殄e(cuò)誤預(yù)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(duì)人體有害。
      此外,與美國(guó)心臟病協(xié)會(huì)的指導(dǎo)方針不同,這個(gè)人工智能系統(tǒng)綜合考慮了超過22個(gè)因素。被人工智能系統(tǒng)認(rèn)定為心臟病發(fā)作高危因素的嚴(yán)重神經(jīng)疾病、口服皮質(zhì)類固醇等因素都沒有在美國(guó)心臟病協(xié)會(huì)的指導(dǎo)方針中。而美國(guó)心臟病協(xié)會(huì)推薦將糖尿病作為預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作的高風(fēng)險(xiǎn)因素之一,但4種機(jī)器學(xué)習(xí)算法都排除了這一風(fēng)險(xiǎn)因素。
      研究人員表示,他們計(jì)劃接下來讓機(jī)器學(xué)習(xí)算法涵蓋生活方式和遺傳等因素,進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)的精確度,更好地幫助醫(yī)務(wù)人員預(yù)測(cè)患者心臟病發(fā)作風(fēng)險(xiǎn)。