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心臟病患者福音！預測心臟病發(fā)作的醫(yī)療設備已問世！

2017-04-24


　　英國研究人員研發(fā)了一種植入人工智能系統(tǒng)的醫(yī)療設備，通過“自學”各種醫(yī)學指征和數(shù)據(jù)來預測患者的心臟病發(fā)病風險，準確率高于人類醫(yī)生。

　　

　　心臟病發(fā)作防御，在全世界都是個難題？除了普遍存在的醫(yī)療政策、患者意愿、醫(yī)生決策等不利因素以外，多藥降壓方案使用不足，嚴重影響到了病情控制！醫(yī)生有很多工具和方法預測患者的健康隱患，但仍無法百分百應對人體的復雜性，心臟病發(fā)作就是最難預測的情況之一。心臟病成為人類的一大威脅

　　

　　全球每年有近2000萬人死于心梗、中風、血管堵塞等心血管系統(tǒng)疾病。影響人體健康的因素很多，人體各系統(tǒng)的相互作用也十分復雜，計算機科學可以幫助醫(yī)務人員探索這些因素之間的關聯(lián)。在他們開發(fā)的人工智能系統(tǒng)中，計算機使用了4種機器學習方法，分析英國近38萬名患者的電子醫(yī)療記錄，尋找心臟病發(fā)病模式。在中國，也有相關的公司在研究檢測健康系統(tǒng)的遠程醫(yī)療設備，朗銳慧康就是其中一家。

醫(yī)生與患者的溝通

　　人工智能系統(tǒng)首先進行自我訓練，使用78％的患者數(shù)據(jù)來尋找發(fā)病模式并構建自己的診斷指導系統(tǒng)。接下來，系統(tǒng)用剩余22％的醫(yī)療記錄對自己進行測試：先用2005年的數(shù)據(jù)進行學習歸納，然后預測此后10年內(nèi)哪些患者會首次患上心血管疾病，最后使用近年來的記錄檢查預測結果。智慧醫(yī)療

　　結果顯示，4種機器學習方法預測心臟病發(fā)作的準確率全部優(yōu)于傳統(tǒng)醫(yī)生診斷標準。美國心臟病協(xié)會預測指導方針的準確率在72.8％，而4種人工智能方法的精確度在74.5％到76.4％之間。其中準確率最高的一種機器學習方法還降低了一定的錯誤預警率，相當于在8.3萬名患者中額外挽救了355人的生命，因為錯誤預警診斷可能會讓本不需要服用降低膽固醇藥物的人服藥，濫用藥物同樣對人體有害。

　　

　　研究人員表示，他們計劃接下來讓機器學習算法涵蓋生活方式和遺傳等因素，進一步提高預測的精確度，更好地幫助醫(yī)務人員預測患者心臟病發(fā)作風險。

　　

　　

　　

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