一項新的研究，人工智能的系統可以預測患有胸部疼痛的患者的死亡和心臟病發作，比人類更高。

醫生使用風險分數來制作治療決策，但這些分數是基于少數變量，并且在近期患者通常具有適度的準確性。

通過重復和調整，機器學習，AI的基巖可以利用大量數據并識別可能對人類可能不明顯的復雜模式，并表示在2019年國際核心內科和心臟CT（ICNC）國際會議上提出的研究葡萄牙。

“醫生已經收集了有關患者的大量信息，例如胸痛的人。我們發現機器學習可以集成這些數據并準確地預測史式風險。這應該讓我們個性化治療，最終導致患者的更好的結果，“芬蘭圖爾庫寵物中心的佛羅州寵物中心呂德·杜德·奧羅斯·奧羅斯

該研究招收了950例胸痛。在平均為六年的后續后，任何事業都有24個心臟病發作和49人死亡。

一種機器學習算法，稱為Logitboost反復分析了950名已知六年成果的950名患者中的85個變量。

通過這些分析，該算法“學習”對成像數據相互作用，然后識別的模式將變量與死亡和心臟攻擊相關的模式，以超過90％的準確度。