人工智能可以预测心脏病 比医生还准确

据估算，每年有2000万人死于心血管疾病。幸运的是，来自英国诺丁汉大学的一组研究人员开发出一种机器学习算法，可以像医生一样，预测心脏病发作或中风的可能性。

ACC/AHA已经制定了一系列指导方针，可基于年龄、胆固醇水平和血压等八个因素，对患者罹患心血管并的风险加以评估。平均来说，该系统的估值正确率可高达72.8%。

尽管这已经相当准确了，但Stephen Weng及其团队想做得更好。他们建立了四种计算机学习算法，然后输入英国378,256名患者的数据。该系统首先使用大约295,000条记录，以生成内部预测模型。然后，使用剩余的记录对算法进行测试和完善。计算结果大大高于ACC/AHA标准，准确率的范围从74.5%到76.4%不等。经测试，神经网络算法的准确率最高，比现有标准高出7.6个百分点，同时，误报率也提高了1.6%。

在参与测试的83,000组病人记录中，该系统额外挽救了355人的生命。有趣的是， 人工智能 系统确定了一些未包括在现有指导方针之内的风险因素和预测数值，例如严重的精神疾病和皮质类固醇的口服剂量。 “生物系统中存在大量相互作用，”Weng对媒体说。“这是人体的现实情况。计算机科学能够帮助我们对这些联系加以探索。”