繼日前MIT CSAIL開發(fā)深度學習模型用于檢測未來5年是否會惡化成為乳腺癌之后，近日科學家再次利用人工智能技術來預估是否有心臟病或者其他可能會威脅到人類生命的疾病。近日召開的Nuclear Cardiology and Cardiac CT國際峰會上，科學家通過和專業(yè)醫(yī)療人員的合作能夠更早更準確地預測會危及生命的健康問題。
由芬蘭圖爾庫PET中心的Luis Eduardo Juarez-Orozco博士領導的研究團隊在將近1000名志愿患者上收集了大量數(shù)據(jù)，并用于培訓機器學習算法。這些數(shù)據(jù)涵蓋每位患者長達6年的數(shù)據(jù)，而計算機算法必須要學習分析數(shù)十個變量，并且將死亡和心臟病發(fā)作之間的相關性與各種心臟和血流讀數(shù)的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來。
Juarez-Orozoc博士在一份聲明中說：“該算法逐步從數(shù)據(jù)中學習，經(jīng)過多輪分析后，它確定了應該用于有效識別患者事件患者的高維模式。結果就是個人風險得分。”由于盡可能的考慮到了每個變量，因此這個人工智能的預測準確性會隨著預測心臟相關事件或者死亡而快速增加。
Juarez-Orozco博士說：“醫(yī)生已經(jīng)收集了大量有關患者的信息 - 例如胸痛患者。我們發(fā)現(xiàn)機器學習可以整合這些數(shù)據(jù)并準確預測個人風險。這應該使我們能夠個性化治療，并最終為患者帶來更好的結果。”
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