北京時間4月17日上午消息，機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測心臟病的準(zhǔn)確性比美國心臟病學(xué)會/美國心臟協(xié)會（ACC/AHA）的指標(biāo)高出7.6%。

　　據(jù)估算，每年有2000萬人死于心血管疾病。幸運的是，來自英國諾丁漢大學(xué)的一組研究人員開發(fā)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以像醫(yī)生一樣，預(yù)測心臟病發(fā)作或中風(fēng)的可能性。

　　ACC/AHA已經(jīng)制定了一系列指導(dǎo)方針，可基于年齡、膽固醇水平和血壓等八個因素，對患者罹患心血管并的風(fēng)險加以評估。平均來說，該系統(tǒng)的估值正確率可高達(dá)72.8%。

　　盡管這已經(jīng)相當(dāng)準(zhǔn)確了，但Stephen Weng及其團(tuán)隊想做得更好。他們建立了四種計算機(jī)學(xué)習(xí)算法，然后輸入英國378,256名患者的數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)首先使用大約295,000條記錄，以生成內(nèi)部預(yù)測模型。然后，使用剩余的記錄對算法進(jìn)行測試和完善。計算結(jié)果大大高于ACC/AHA標(biāo)準(zhǔn)，準(zhǔn)確率的范圍從74.5%到76.4%不等。經(jīng)測試，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的準(zhǔn)確率最高，比現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)高出7.6個百分點，同時，誤報率也提高了1.6%。

　　在參與測試的83,000組病人記錄中，該系統(tǒng)額外挽救了355人的生命。有趣的是，人工智能系統(tǒng)確定了一些未包括在現(xiàn)有指導(dǎo)方針之內(nèi)的風(fēng)險因素和預(yù)測數(shù)值，例如嚴(yán)重的精神疾病和皮質(zhì)類固醇的口服劑量。 “生物系統(tǒng)中存在大量相互作用，”Weng對媒體說。“這是人體的現(xiàn)實情況。計算機(jī)科學(xué)能夠幫助我們對這些聯(lián)系加以探索。”