英研究人员证实人工智能预测心血管疾病可媲美传统方法

人工智能诊断心血管疾病

卡迪夫大学的研究人员证明，人工智能(AI)在提供心血管疾病准确可靠的预后方面与传统方法一样准确。这项研究发表在《公共科学图书馆•综合》(PLOS ONE)杂志上，详细介绍了使用机器学习技术如何节省医疗服务的时间，因为不需要专业知识或人际互动。

该研究的合著者克雷格·柯里教授说:“如果我们能改进这些方法，就能更早地确定哪些人需要采取预防措施。”这将延长人们的寿命，节约NHS的资源。传统上，临床医生和统计学家通过手工建立数学方程来确定心血管疾病的预后。库里补充说:“尽管我们已经有了可靠的方法，可以根据人们患严重心脏疾病的风险程度来预测他们的病情，但人工智能为我们提供了查询数据的新方法，并有望对风险进行更可靠的分类。”

在这项研究中，研究小组尝试了一种叫做基因编程(GP)的技术。GP是一种包含编码一组基因的计算机程序的方法，这些基因随后被迭代地修改或进化。据说GP比人类产生的算法更好，因为它减少了偏见和人为错误的可能性，同时允许环境中的任何变化被自动集成到数学公式中。人工智能从数据中发现的复杂关联可以对临床医生透明，这意味着他们不需要偏离现有的做法。

在卡迪夫大学的研究中，全科医生被用来评估超过3800名心血管疾病患者的心血管事件的未来风险，这些患者年龄在19岁至83岁之间，为期10年。机器学习算法依赖于从患者数据中提取的25个预测因子，包括年龄、BMI、性别、酒精和吸烟习惯以及血压。结果表明，人工智能在预测个体患者相关风险方面可以与传统方法进行比较。

卡迪夫大学教授、该研究报告的合著者Irena Spasic教授说:“机器学习提供的解决方案的解释能力到目前为止阻碍了该技术融入临床实践。然而，鉴于最近神经网络的复兴，重要的是不要忽视其他机器学习方法，尤其是那些提供透明度的方法，如基因编程或决策树。”毕竟，我们希望利用人工智能来帮助人类专家，而不是将他们完全排除在外。

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