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人工智能在诊断心脏病方面比医生更好
如今的医生拥有许多工具来预测患者的健康状况。但它们并不都与人体的复杂程度相对应。特别是心脏病发作很难预测。最近，科学家们表明，具有自学习能力的计算机的表现甚至比标准医疗建议还要好，从而显着提高了预测性能。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）如今的医生拥有许多工具来预测患者的健康状况。但它们并不都与人体的复杂程度相对应。特别是心脏病发作很难预测。最近，科学家们表明，具有自学习能力的计算机的表现甚至比标准医疗建议还要好，从而显着提高了预测性能。
如果实施，新方法每年可以挽救数千人的生命。
每年，约有 2000 万人死于心血管疾病的后果，包括心脏病、中风、动脉阻塞和其他心血管问题。许多医生使用美国心脏病学会/美国心脏协会 (ACC/AHA) 指南来预测这些病例。它考虑了八个风险因素，包括年龄、胆固醇水平和血压。
但这太简单了。英国诺丁汉大学流行病学家 Stephen Weng 表示：“生物系统之间存在着丰富的相互作用。” - 其中一些相互作用似乎违反直觉，因为在某些情况下，增加脂肪实际上甚至可以预防心脏病。计算机科学使我们能够研究这些关联。”
在一项新研究中，Weng 及其同事将 ACC/AHA 指南的使用与四种 ML 算法进行了比较：随机森林、逻辑回归、梯度提升和神经网络。所有四种分析技术都需要大量数据来创建预测工具，而无需人工培训。在本例中，数据取自英国 378,256 名患者的电子病历。目标是找到与心血管并发症相关的病史模式。