北京時間3月29日消息，據(jù)國外媒體報道，研究顯示，人工智能或許能預測慢性病患者的死亡時間。
科學家和醫(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，能夠預測哪些患者早亡的風險較高?；颊叩募易宀∈贰z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)在測試中的預測結(jié)果“非常精確”，可靠度約比現(xiàn)有的機器學習系統(tǒng)所做估測高10%。
該研究由英國諾丁漢大學開展，流行病學與數(shù)據(jù)科學助理教授Stephen Weng博士領導了本次研究?！霸趯箛乐丶膊〉目範幹?，預防性醫(yī)療的優(yōu)先級正變得越來越高?！盌r 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險的計算機技術的準確性。大多數(shù)研究應用都專注于單一疾病領域，但預測由多種疾病引發(fā)的死亡概率極為復雜，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，通過機器學習技術預測某個人早亡的概率，這是在該領域取得的一大進步?！?/p>
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?！彪S后，他們又將該算法與兩項標準的機器學習技術進行了比較。結(jié)果顯示，這套新模型的準確率比現(xiàn)存技術高了10.1%，“我們發(fā)現(xiàn)機器學習算法預測死亡的準確率比由人類專家開發(fā)的標準預測模型高得多。”Weng博士指出。
該研究作者、諾丁漢大學醫(yī)學與健康科學學院基層醫(yī)療主任Joe Kai教授補充道：“人們對利用人工智能或機器學習技術預測健康結(jié)果有強烈的興趣。在有些情況下，這種技術也許很有幫助，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測效果，這些技術對健康領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)療領域獲得科學驗證、實現(xiàn)進一步發(fā)展?！?/p>
諾丁漢大學此前開展的一項研究提出，有四種人工智能算法預測心臟病的準確度遠高于目前心臟病治療指導方針中使用的技術。
科學家們預言，人工智能將在定制化醫(yī)療的發(fā)展中扮演關鍵角色。但他們也補充道，為證實機器學習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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