中文字幕在线一区二区,亚洲一级毛片免费观看,九九热国产,毛片aaa

您的位置:健客網 > 新聞頻道 > 醫(yī)藥資訊 > 醫(yī)藥科研 > 人工智能預測心臟病發(fā)作

人工智能預測心臟病發(fā)作

2018-03-21 來源:醫(yī)院管理論壇報  標簽: 掌上醫(yī)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)會的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,全球每年有近2000萬人死于心梗、中風、血管堵塞等心血管系統(tǒng)疾病。包括美國心臟病協(xié)會在內的很多機構使用年齡、膽固醇水平、血壓等8到10項指標來預測患者的心臟病發(fā)作風險。

醫(yī)生有很多工具和方法預測患者的健康隱患,但仍無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,他們研發(fā)了一種人工智能系統(tǒng),讓計算機通過“自學”各種醫(yī)學指征和數(shù)據(jù)來預測患者的心臟病發(fā)病風險,準確率高于人類醫(yī)生。

美國心臟病協(xié)會的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,全球每年有近2000萬人死于心梗、中風、血管堵塞等心血管系統(tǒng)疾病。包括美國心臟病協(xié)會在內的很多機構使用年齡、膽固醇水平、血壓等8到10項指標來預測患者的心臟病發(fā)作風險。
 
英國諾丁漢大學研究人員在美國《科學公共圖書館·綜合》雜志上報告說,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雜,計算機科學可以幫助醫(yī)務人員探索這些因素之間的關聯(lián)。在他們開發(fā)的人工智能系統(tǒng)中,計算機使用了4種機器學習方法,分析英國近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)首先進行自我訓練,使用78%的患者數(shù)據(jù)來尋找發(fā)病模式并構建自己的診斷指導系統(tǒng)。接下來,系統(tǒng)用剩余22%的醫(yī)療記錄對自己進行測試:先用2005年的數(shù)據(jù)進行學習歸納,然后預測此后10年內哪些患者會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種機器學習方法預測心臟病發(fā)作的準確率全部優(yōu)于傳統(tǒng)醫(yī)生診斷標準。美國心臟病協(xié)會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習方法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,因為錯誤預警診斷可能會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)會的指導方針不同,這個人工智能系統(tǒng)綜合考慮了超過22個因素。被人工智能系統(tǒng)認定為心臟病發(fā)作高危因素的嚴重神經疾病、口服皮質類固醇等因素都沒有在美國心臟病協(xié)會的指導方針中。而美國心臟病協(xié)會推薦將糖尿病作為預測心臟病發(fā)作的高風險因素之一,但4種機器學習算法都排除了這一風險因素。
 
研究人員表示,他們計劃接下來讓機器學習算法涵蓋生活方式和遺傳等因素,進一步提高預測的精確度,更好地幫助醫(yī)務人員預測患者心臟病發(fā)作風險。
看本篇文章的人在健客購買了以下產品 更多>
有健康問題?醫(yī)生在線免費幫您解答!去提問>>
健客微信
健客藥房