【我什么時候會死？人工智能將預(yù)測慢性病患者死亡時間】
北京時間3月29日消息 ， 據(jù)國外媒體報道 ， 研究顯示 ， 人工智能或許能預(yù)測慢性病患者的死亡時間 。 科學(xué)家和醫(yī)生們利用50萬名患者數(shù)據(jù)研發(fā)了一款人工智能工具 ， 能夠預(yù)測哪些患者早亡的風(fēng)險較高 。 患者的家族病史、攝入鹽量、用藥情況、使用防曬霜情況等各方面因素都被考慮在內(nèi) 。
研究人員稱 ， 該人工智能系統(tǒng)在測試中的預(yù)測結(jié)果“非常精確” ， 可靠度約比現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)所做估測高10% 。
該研究由英國諾丁漢大學(xué)開展 ， 流行病學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)助理教授Stephen Weng博士領(lǐng)導(dǎo)了本次研究 。 “在對抗嚴重疾病的抗爭中 ， 預(yù)防性醫(yī)療的優(yōu)先級正變得越來越高 。 ”Dr Weng表示 。
“我們已經(jīng)歷時多年時間 ， 努力改進用計算機評估一般人群健康風(fēng)險的計算機技術(shù)的準確性 。 大多數(shù)研究應(yīng)用都專注于單一疾病領(lǐng)域 ， 但預(yù)測由多種疾病引發(fā)的死亡概率極為復(fù)雜 ， 特別是在考慮各種可能造成影響的環(huán)境與個體因素的情況下 。 我們開發(fā)了一種獨特且全面的方法 ， 通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測某個人早亡的概率 ， 這是在該領(lǐng)域取得的一大進步 。 ”
該人工智能算法由502648名40至69歲之間的患者數(shù)據(jù)生成 ， 他們曾在2006年至2010年之間參與過英國生物銀行研究 ， 并一直被追蹤研究至2016年 。 算法共考慮了60種健康預(yù)測因素 ， 包括受試者的體質(zhì)指數(shù)（BIM）、血壓、維生素或營養(yǎng)補充劑服用情況等 。 受試者的水果、蔬菜、肉類、奶酪、谷物、魚類和酒精攝入情況也被考慮在內(nèi) 。
“我們將預(yù)測結(jié)果與英國國家統(tǒng)計署的死亡記錄、英國癌癥注冊記錄等數(shù)據(jù)庫的死亡數(shù)據(jù)進行了比對 。 ”隨后 ， 他們又將該算法與兩項標準的機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行了比較 。 結(jié)果顯示 ， 這套新模型的準確率比現(xiàn)存技術(shù)高了10.1% ， “我們發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測死亡的準確率比由人類專家開發(fā)的標準預(yù)測模型高得多 。 ” Weng博士指出 。
該研究作者、諾丁漢大學(xué)醫(yī)學(xué)與健康科學(xué)學(xué)院基層醫(yī)療主任Joe Kai教授補充道：“人們對利用人工智能或機器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測健康結(jié)果有強烈的興趣 。 在有些情況下 ， 這種技術(shù)也許很有幫助 ， 有時則不然 。 就眼下這種情況來說 ， 我們證明了通過仔細調(diào)整 ， 這些算法可以有效改進預(yù)測效果 ， 這些技術(shù)對健康領(lǐng)域的很多研究者來說可能還很新鮮、難以理解 。 我們相信 ， 只要以透明清晰的方法報告這些方法 ， 將有助于這一醫(yī)療領(lǐng)域獲得科學(xué)驗證、實現(xiàn)進一步發(fā)展 。 ”
諾丁漢大學(xué)此前開展的一項研究提出 ， 有四種人工智能算法預(yù)測心臟病的準確度遠高于目前心臟病治療指導(dǎo)方針中使用的技術(shù) 。
科學(xué)家們預(yù)言 ， 人工智能將在定制化醫(yī)療的發(fā)展中扮演關(guān)鍵角色 。 但他們也補充道 ， 為證實機器學(xué)習(xí)在其他種群中的有效性、以及將人工智能更好地融合到日常醫(yī)療之中 ， 還需要開展進一步研究 。
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