北京时间4月17日上午消息,机器学习算法预测心脏病的准确性比美国心脏病学会/美国心脏协会(ACC/AHA)的指标高达7.6%。据估计,每年有2000万人杀于心血管疾病。幸运地的是,来自英国诺丁汉大学的一组研究人员研发出有一种机器学习算法,可以像医生一样,预测心脏病发作或中风的可能性。

ACC/AHA早已制订了一系列指导方针,可基于年龄、胆固醇水平和血压等八个因素,对患者患有心血管并的风险加以评估。平均值来说,该系统的估值正确率可高约72.8%。尽管这早已非常精确了,但StephenWeng及其团队想要做到得更佳。

他们创建了四种计算机自学算法,然后输出英国378,256名患者的数据。该系统首先用于约295,000条记录,以分解内部预测模型。

然后,用于剩下的记录对算法展开测试和完备。计算结果大大低于ACC/AHA标准,准确率的范围从74.5%到76.4%平均。经测试,神经网络算法的准确率最低,比现有标准高达7.6个百分点,同时,误报率也提升了1.6%。

在参予测试的83,000两组病人记录中,该系统额外挽回了355人的生命。有意思的是,人工智能系统确认了一些并未还包括在现有指导方针之内的风险因素和预测数值,例如相当严重的精神疾病和皮质类固醇的口服剂量。“生物系统中不存在大量相互作用,”Weng对媒体说道。

“这是人体的现实情况。计算机科学需要协助我们对这些联系加以探寻。

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