人工智能将预测慢性病患者死亡时间

本文摘要：据国外媒体报道，研究表明，人工智能也许能预测慢性病患者的丧生时间。科学家和医生们利用50万名患者数据研发了一款人工智能工具，需要预测哪些患者早亡的风险较高。 患者的家族病史、摄取盐量、用药情况、用于防晒霜情况等各方面因素都被考虑到在内。研究人员称之为，该人工智能系统在测试中的预测结果“十分准确”，可靠度大约比现有的机器学习系统所做到量度低10％。 该研究由英国诺丁汉大学积极开展，流行病学与数据科学助理教授StephenWeng博士领导了本次研究。

据国外媒体报道，研究表明，人工智能也许能预测慢性病患者的丧生时间。科学家和医生们利用50万名患者数据研发了一款人工智能工具，需要预测哪些患者早亡的风险较高。

患者的家族病史、摄取盐量、用药情况、用于防晒霜情况等各方面因素都被考虑到在内。研究人员称之为，该人工智能系统在测试中的预测结果“十分准确”，可靠度大约比现有的机器学习系统所做到量度低10％。

该研究由英国诺丁汉大学积极开展，流行病学与数据科学助理教授StephenWeng博士领导了本次研究。“在对付相当严重疾病的抗争中，预防性医疗的优先级于是以显得更加低。”DrWeng回应。“我们早已历时多年时间，希望改良用计算机评估一般人群身体健康风险的计算机技术的准确性。

大多数研究应用于都专心于单一疾病领域，但预测由多种疾病引起的丧生概率十分简单，特别是在考虑到各种有可能导致影响的环境与个体因素的情况下。我们研发了一种独有且全面的方法，通过机器学习技术预测某个人早亡的概率，这是在该领域获得的众多变革。”该人工智能算法由502648名40至69岁之间的患者数据分解，他们曾在2006年至2010年之间参予过英国生物银行研究，并仍然被跟踪研究至2016年。

算法共计考虑到了60种身体健康预测因素，还包括受试者的体质指数（BIM）、血压、维生素或营养补充剂服用情况等。受试者的水果、蔬菜、肉类、奶酪、谷物、鱼类和酒精摄取情况也被考虑到在内。

“我们将预测结果与英国国家统计资料署的丧生记录、英国癌症登记记录等数据库的丧生数据展开了核对。”随后，他们又将该算法与两项标准的机器学习技术展开了较为。

结果显示，这套新的模型的准确率比现存技术低了10．1％，“我们找到机器学习算法预测丧生的准确率比由人类专家研发的标准预测模型低得多。”Weng博士认为。该研究作者、诺丁汉大学医学与身体健康科学学院基层医疗主任JoeKai教授补足道：“人们对利用人工智能或机器学习技术预测身体健康结果有反感的兴趣。

在有些情况下，这种技术或许很有协助，有时则不然。就眼下这种情况来说，我们证明了通过细心调整，这些算法可以有效地改良预测效果，这些技术对身体健康领域的很多研究者来说有可能还很新鲜、无法解读。我们坚信，只要以半透明明晰的方法报告这些方法，将有助这一医疗领域取得科学检验、构建更进一步发展。

”诺丁汉大学此前积极开展的一项研究明确提出，有四种人工智能算法预测心脏病的准确度远高于目前心脏病化疗指导方针中用于的技术。科学家们应验，人工智能将在自定义化医疗的发展中扮演着关键角色。

但他们也补足道，为证实机器学习在其他种群中的有效性、以及将人工智能更佳地融合到日常医疗之中，还必须积极开展更进一步研究。

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