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人工智能預測心臟病發(fā)作,準確率比醫(yī)生還高!
 目前,全球每年近2000萬人死于心血管疾病及相關(guān)疾病,包括心臟病發(fā)作、中風、腦動脈梗塞和其他循環(huán)系統(tǒng)功能障礙。為了預測這些疾病,許多醫(yī)生使用美國心臟病學會(ACC)和美國心臟學會(AHA)提供的指南,包括評估年齡、膽固醇水平、血壓等8個風險因素。但這些指標過于簡單,無法解釋患者服用多種藥物、其他疾病及生活方式等因素的影響。
 
諾丁漢大學流行病學家史蒂芬·翁帶領(lǐng)團隊,詳細比較了ACC/AHA預測指南與4種機器學習算法——隨機森林、邏輯回歸、梯度增強和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的數(shù)據(jù)分析效率,并希望在沒有人為指導的情況下創(chuàng)建預測工具。
 
機器學習被“投喂”了大量數(shù)據(jù),包括英國378256名患者的電子病歷,目的是在與心血管疾病發(fā)作有關(guān)的記錄中找到共同模式。首先,人工智能算法利用大約78%的病歷記錄,建立自己的內(nèi)部“指導方針”,然后對剩余的記錄進行測試;人工智能考慮的變量比ACC/AHA指南多出22個,包括種族、關(guān)節(jié)炎和腎臟疾病等因素;基于2005年的可用記錄數(shù)據(jù),預測在未來10年內(nèi)哪些患者心血管疾病會首次發(fā)作,并對照檢查了2015年的記錄數(shù)據(jù)。
 
結(jié)果顯示,機器學習方法表現(xiàn)明顯優(yōu)于ACC/AHA指南。表現(xiàn)最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,比ACC/AHA方法的正確預測率高出7.6%,還降低了一定的錯誤預警率,相當于在8.3萬名患者中額外挽救了355人的生命。其中,對預測結(jié)果影響最強的變量包括是否有嚴重精神疾病、是否服用口服皮質(zhì)類固醇,以及是否罹患糖尿病。
 
英國曼徹斯特大學數(shù)據(jù)科學家認為,如果“投喂”更多的數(shù)據(jù)給新的人工智能算法,可能會帶來更大的收益。
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