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AI模型比医生更好地预测CAD导致的死亡风险

导读 根据PLOS One发表的一项新研究,与医学专家设计的模型相比,使用人工智能(AI)的模型可以更好地预测冠心病(CAD)患者的死亡风险。 大量与AI

根据PLOS One发表的一项新研究,与医学专家设计的模型相比,使用人工智能(AI)的模型可以更好地预测冠心病(CAD)患者的死亡风险。

大量与AI相关的研究已经诊断和治疗各种疾病,但是这些发现现在可能有助于预测CAD患者的死亡风险。

“最终,将机器学习方法与EHR结合使用,可能会产生出微调的,个性化的预后模型,这对于具有一定条件或条件组合的患者特别有价值,而对于传统的建模方法而言,这些条件或条件很难捕获,”伦敦弗朗西斯·克里克学院(Francis Crick Institute)的主要作者安德鲁·斯蒂尔(Andrew J. Steele)博士。

斯蒂尔(Steele)及其同事与法尔健康信息研究所(Farr Institute of Health Informatics Research)和伦敦大学学院(University College London Hospitals)的NHS基金会信托基金(NHS Foundation Trust)共同使用超过82,000名患者的电子健康数据设计了用于CAD的AI模型。

研究人员根据586个变量(包括年龄,性别和胸痛)对模型进行了训练,以预测心脏预测。他们的模型与只有27个变量的“专家构建模型”进行了比较。

斯蒂尔和同事的AI算法经过自我训练,可以在预测患者死亡风险时更加准确,同时还能确定以前未包含在医生预测中的新变量。

斯蒂尔在弗朗西斯·克里克研究所(Francis Crick Institute)发表的一份准备好的声明中说:“除了年龄,患者是否吸烟之外,我们的模型还从他们的家庭医生那里进行了家访,以此很好地预测了患者的死亡率。” 心脏病专家可能不会说家访对心脏病的生物学很重要,但可能很好地表明患者不适,无法亲自去看医生,并且是有用的变量,可以帮助模型做出准确的预测。 ”

研究人员指出,类似的模型将来可能会在诊所中实施,并且可能会改变提供者为患者提供护理的方式。

“最终,将机器学习方法与EHR结合使用,可能会产生出微调的,个性化的预后模型,这对于患有某些病状或病状组合的患者特别有价值,而对于传统的建模方法而言,这些疾病或病状组合很难捕获。”作者总结。

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