人工智能预测心脏病发作

医学是AI承诺破坏的领域之一，而医生拥有许多可预测患者健康的工具。即使他们会告诉您，它们也无法与人体的复杂性相提并论。

特别是心脏病发作是很难预料的。现在，科学家们已经证明，能够自学的计算机的性能甚至可以比标准医学指南更好，从而大大提高了预测率。

如果实施，这种新方法每年可以挽救数千甚至数百万人的生命。

加州帕洛阿尔托市斯坦福大学的血管外科医师Elsie Ross说：“我没有足够的压力来说明它的重要性，我真的希望医生们开始接受这项研究。利用人工智能来帮助我们护理患者。”

每年，将近2000万人死于心血管疾病，包括心脏病发作，中风，动脉阻塞和其他循环系统故障。

为了预测这些病例，许多医生使用与美国心脏病学会/美国心脏协会（ACC / AHA）相似的指南。

这些是基于医生有效叠加的八个风险因素（包括年龄，胆固醇水平和血压）。

基于黑盒算法更准确地预测心脏病发作是医生难以相信的。

随着研究人员教授帮助诊断真实患者的算法并经过培训，该算法能够在医院系统中标记仍处于生命中的患者，这些患者可能是姑息治疗的理想人选。

在最近发表的研究中，研究人员推出了一种经过训练的算法，可以在患者离世前的3到12个月内分析电子健康记录中的诊断，处方，人口统计学和其他因素。

当斯坦福医院的姑息治疗小组评估了该算法标记为非常高风险的50名随机选择的患者时，该小组发现所有这些患者都适合转诊。

由于该算法没有对患者接受的护理做出任何决定-相反，它只是强调可能被忽视的人群-研究人员认为，该算法可以帮助医生为更多真正需要它的人提供这种临终护理。

斯坦福大学的机器学习博士生Anand Avati说：“人类医生总是处于循环之中，并且程序不是自动化的临床决策系统。” “由治疗团队发起的当前转诊流程仍在继续。该程序会主动在其余患者中识别出那些可能会从咨询中受益并且可能会从裂缝中溜走的患者。”

Avati，Shah和其他研究人员最近在斯坦福医院启动了一项试验计划，以测试该算法是否可以改善有关有多少患者获得所需的临终护理的统计信息。

他们的研究还揭示了如何在医学中使用AI，这样医生就不会被迫相信AI。取而代之的是，它提供了一个模型，说明算法如何与医生并肩工作，从而提高了他们的技能，从而使更多的人获得所需的护理。 “该程序只能帮助医生提高手术效率，” Avati说。