據(jù)國外媒體報(bào)道，研究顯示，人工智能或許能預(yù)測慢性病患者的死亡時(shí)間。
科學(xué)家和醫(yī)生們利用50萬名患者數(shù)據(jù)研發(fā)了一款人工智能工具，能夠預(yù)測哪些患者早亡的風(fēng)險(xiǎn)較高?；颊叩募易宀∈?、攝入鹽量、用藥情況、使用防曬霜情況等各方面因素都被考慮在內(nèi)。
研究人員稱，該人工智能系統(tǒng)在測試中的預(yù)測結(jié)果“非常精確”，可靠度約比現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)所做估測高10％。
該研究由英國諾丁漢大學(xué)開展，流行病學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)助理教授Stephen Weng博士領(lǐng)導(dǎo)了本次研究?！霸趯箛?yán)重疾病的抗?fàn)幹校A(yù)防性醫(yī)療的優(yōu)先級正變得越來越高。”Dr Weng表示。
“我們已經(jīng)歷時(shí)多年時(shí)間，努力改進(jìn)用計(jì)算機(jī)評估一般人群健康風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)的準(zhǔn)確性。大多數(shù)研究應(yīng)用都專注于單一疾病領(lǐng)域，但預(yù)測由多種疾病引發(fā)的死亡概率極為復(fù)雜，特別是在考慮各種可能造成影響的環(huán)境與個(gè)體因素的情況下。我們開發(fā)了一種獨(dú)特且全面的方法，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測某個(gè)人早亡的概率，這是在該領(lǐng)域取得的一大進(jìn)步?！?/p>
該人工智能算法由502648名40至69歲之間的患者數(shù)據(jù)生成，他們曾在2006年至2010年之間參與過英國生物銀行研究，并一直被追蹤研究至2016年。算法共考慮了60種健康預(yù)測因素，包括受試者的體質(zhì)指數(shù)（BIM）、血壓、維生素或營養(yǎng)補(bǔ)充劑服用情況等。受試者的水果、蔬菜、肉類、奶酪、谷物、魚類和酒精攝入情況也被考慮在內(nèi)。
“我們將預(yù)測結(jié)果與英國國家統(tǒng)計(jì)署的死亡記錄、英國癌癥注冊記錄等數(shù)據(jù)庫的死亡數(shù)據(jù)進(jìn)行了比對?！彪S后，他們又將該算法與兩項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行了比較。結(jié)果顯示，這套新模型的準(zhǔn)確率比現(xiàn)存技術(shù)高了10．1％，“我們發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測死亡的準(zhǔn)確率比由人類專家開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測模型高得多?！盬eng博士指出。
該研究作者、諾丁漢大學(xué)醫(yī)學(xué)與健康科學(xué)學(xué)院基層醫(yī)療主任Joe Kai教授補(bǔ)充道：“人們對利用人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測健康結(jié)果有強(qiáng)烈的興趣。在有些情況下，這種技術(shù)也許很有幫助，有時(shí)則不然。就眼下這種情況來說，我們證明了通過仔細(xì)調(diào)整，這些算法可以有效改進(jìn)預(yù)測效果，這些技術(shù)對健康領(lǐng)域的很多研究者來說可能還很新鮮、難以理解。我們相信，只要以透明清晰的方法報(bào)告這些方法，將有助于這一醫(yī)療領(lǐng)域獲得科學(xué)驗(yàn)證、實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步發(fā)展?！?/p>
諾丁漢大學(xué)此前開展的一項(xiàng)研究提出，有四種人工智能算法預(yù)測心臟病的準(zhǔn)確度遠(yuǎn)高于目前心臟病治療指導(dǎo)方針中使用的技術(shù)。
科學(xué)家們預(yù)言，人工智能將在定制化醫(yī)療的發(fā)展中扮演關(guān)鍵角色。但他們也補(bǔ)充道，為證實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)在其他種群中的有效性、以及將人工智能更好地融合到日常醫(yī)療之中，還需要開展進(jìn)一步研究。
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