正是在这里，像人工智能和机器学习这样的变革性技术，在医疗保健和医学的不同方面，如测量数据，诊断疾病，甚至在某些外科手术中，表现出了巨大的希望。
英国诺丁汉大学(University of Nottingham)的科学家已经开发出一种系统，能够在特定时间段内监测和分析患者的医疗记录，从而判断他们在未来10年左右是否会出现心脏骤停或中风的风险。他们在四种机器学习(ML)算法的帮助下做到了这一点，在计算机科学中被称为“随机森林”、“逻辑回归”、“梯度增强”和“神经网络”。
首席研究员Stephan Weng博士说:“心血管疾病是全球疾病和死亡的主要原因。我们的研究表明，人工智能可以通过提高准确识别高危人群的数量，并允许医生早期干预以预防心脏骤停和中风等严重事件，从而显着地帮助对抗它。这项研究发表在《公共科学图书馆·综合》杂志10周年纪念期刊上，标题为“机器学习能通过常规临床数据提高心血管风险预测吗?”
机器学习超过标准方法&它的未来
在一种新的方法中，运用人工智能来评估和给初级保健人群的医疗预后，诺丁汉的研究团队专门建立了一个系统，目的是研究ML在检测心血管风险和标准预测模型方面的准确性。同时，对精度最高的算法进行了研究。结果表明，这些“自我教学的人工智能工具”实际上更精确地预测了心脏病的风险，与它的前辈相比，它的准确率为1.7 - 3.6%。
心脏病(美国心脏协会)
正如论文所述，这种替代的机器学习方法通过考虑多种风险因素，确定这些因素和结果之间的关系，从而解决传统技术的局限性。随着人工智能的实现，大量可变数据可以被存储和利用，从而减少了测量结果出错的几率。
机器学习优于常规CVD评估的最大优点之一是它没有简化复杂的关系。例如，正如翁提到的:“目前的标准预测模型，如ACC，基于8个风险因素，包括年龄、胆固醇水平和血压，但过于简单化，无法解释其他因素，如药物、多种疾病情况和其他非传统生物标志物。”
人工智能的这种创新鼓励了个性化医学的理念，因为这些自学的计算机可以创造不同的方法，因此对病人来说是一个更个性化的风险管理程序。据了解，疾病结果的预测和随后的临床决策变得更加容易和准确，尽管这个概念需要进一步的研究和发展。
References:
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