
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。
“該算法逐漸從數據和許多回合分析之后逐漸學習,它可以使用應用于有效識別活動的患者的高維模式。結果是史式風險的分數,“Juarez-Orozco說。