近日 ， 美国的摩约翰霍普金斯医院研究人员表示 ， 他们新设计的人工智能评分工具 ， 可以更准确地预测疑似或已知冠状动脉疾病患者在10年内死亡的可能性 。
研究作者Theo Pezel表示 ， 新评分与基于临床数据的传统方法不同 ， 它加入了心脏的成像信息 ， 由压力心血管磁共振(CMR)来测量 。 这是第一项表明机器学习结合临床参数和CMR ， 可以非常准确地预测死亡风险的研究 。
研究团队对接受压力CMR治疗的31752名患者进行了追踪调查 ， 随访期长达6年 。 在随访期内 ， 有2679(8.4%)名患者死亡 。
机器学习分两步进行 。 首先 ， 它用于选择哪些临床和 CMR 参数可以预测死亡 ， 哪些不能 。 其次 ， 机器学习用于根据第一步中确定的重要参数构建算法 ， 为每个参数分配不同的重点以创建最佳预测 。 最后 ， 它会对患者在10年内死亡的可能性进行0（低风险）到10（高风险）的评分 。
研究结果表明 ， 机器学习在预测哪些患者会活着或死亡时 ， 准确率高达76% 。 这就意味着 ， 在大约四分之三的患者中 ， 人工智能评分系统做出了正确的预测 。
【机器学习|研究：新型AI评分工具，可准确预测心脏病患者的死亡风险】Pezel博士说：“我们的研究表明 ， 将这些影像信息与人工智能生成的算法中的临床数据相结合 ， 可帮助有心血管症状或危险因素的患者预防相关疾病和心源性猝死 。 ”
前瞻经济学人APP资讯组
参考资料：https://scitechdaily.com/ai-accurately-predicts-risk-of-death-in-patients-with-suspected-or-known-heart-disease/
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