繼日前MIT CSAIL開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型用于檢測未來5年是否會惡化成為乳腺癌之后，近日科學(xué)家再次利用人工智能技術(shù)來預(yù)估是否有心臟病或者其他可能會威脅到人類生命的疾病。近日召開的Nuclear Cardiology and Cardiac CT國際峰會上，科學(xué)家通過和專業(yè)醫(yī)療人員的合作能夠更早更準(zhǔn)確地預(yù)測會危及生命的健康問題。

　　由芬蘭圖爾庫PET中心的Luis Eduardo Juarez-Orozco博士領(lǐng)導(dǎo)的研究團隊在將近1000名志愿患者上收集了大量數(shù)據(jù)，并用于培訓(xùn)機器學(xué)習(xí)算法。這些數(shù)據(jù)涵蓋每位患者長達(dá)6年的數(shù)據(jù)，而計算機算法必須要學(xué)習(xí)分析數(shù)十個變量，并且將死亡和心臟病發(fā)作之間的相關(guān)性與各種心臟和血流讀數(shù)的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來。

　　Juarez-Orozoc博士在一份聲明中說：“該算法逐步從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，經(jīng)過多輪分析后，它確定了應(yīng)該用于有效識別患者事件患者的高維模式。結(jié)果就是個人風(fēng)險得分。”由于盡可能的考慮到了每個變量，因此這個人工智能的預(yù)測準(zhǔn)確性會隨著預(yù)測心臟相關(guān)事件或者死亡而快速增加。

　　Juarez-Orozco博士說：“醫(yī)生已經(jīng)收集了大量有關(guān)患者的信息 - 例如胸痛患者。我們發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)可以整合這些數(shù)據(jù)并準(zhǔn)確預(yù)測個人風(fēng)險。這應(yīng)該使我們能夠個性化治療，并最終為患者帶來更好的結(jié)果。”