内容简介：图片来自于 Health.mil由芬兰图尔库PET中心的Luis Eduardo Juarez-Orozco博士领导的研究团队在将近1000名志愿患者上收集了大量数据，并用于培训机器学习算法。这些数据涵盖每位患者长达6年的数据，而计算机算法必须要学习分析数十个变量，并且将死亡和心脏病发作之间的相关性与各种心脏和血流读数的数据联系起来。
继日前MIT CSAIL开发深度学习模型用于检测未来5年是否会恶化成为乳腺癌之后，近日科学家再次利用人工智能技术来预估是否有心脏病或者其他可能会威胁到人类生命的疾病。近日召开的Nuclear Cardiology and Cardiac CT国际峰会上， 科学家通过和专业医疗人员的合作能够更早更准确地预测会危及生命的健康问题。
图片来自于 Health.mil
由芬兰图尔库PET中心的Luis Eduardo Juarez-Orozco博士领导的研究团队在将近1000名志愿患者上收集了大量数据，并用于培训机器学习算法。这些数据涵盖每位患者长达6年的数据，而计算机算法必须要学习分析数十个变量，并且将死亡和心脏病发作之间的相关性与各种心脏和血流读数的数据联系起来。
Juarez-Orozoc博士在一份声明中说：“该算法逐步从数据中学习，经过多轮分析后，它确定了应该用于有效识别患者事件患者的高维模式。结果就是个人风险得分。”由于尽可能的考虑到了每个变量，因此这个人工智能的预测准确性会随着预测心脏相关事件或者死亡而快速增加。
Juarez-Orozco博士说：“医生已经收集了大量有关患者的信息 - 例如胸痛患者。我们发现机器学习可以整合这些数据并准确预测个人风险。这应该使我们能够个性化治疗，并最终为患者带来更好的结果。”
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