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　　近日，一項(xiàng)研究顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)在預(yù)測(cè)死亡或心臟病發(fā)作的表現(xiàn)已經(jīng)超過(guò)了人類。通過(guò)分析950例患者的85個(gè)變量，以及長(zhǎng)達(dá)6年的追蹤研究，算法能夠以超過(guò)90%的準(zhǔn)確率確定與死亡和心臟病發(fā)作相關(guān)的變量模式。這項(xiàng)研究結(jié)果發(fā)表在了2019國(guó)際核心臟病和心臟CT會(huì)議（ICNC）上。

　　通常，在對(duì)患者進(jìn)行治療時(shí)，醫(yī)生都使用“風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分"的方法來(lái)決定治療方案。但是，這些評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)所參考的僅僅是少量的變量條件，普適卻缺乏精準(zhǔn)度。在對(duì)患者進(jìn)行個(gè)性化治療中缺乏“定制化"，因此，患者的多樣性致病原因難以得到針對(duì)性治療。

　　這項(xiàng)研究的作者、來(lái)自芬蘭Turku PET Centre的Luis Eduardo Juarez-Orozco博士表示，人類的思考維度是有限的，而高維度模式比單維模式更有助于預(yù)測(cè)個(gè)體結(jié)果。因此，就需要機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)大顯身手了。通過(guò)重復(fù)學(xué)習(xí)和不斷調(diào)整，機(jī)器學(xué)習(xí)可以利用大量的數(shù)據(jù)，來(lái)識(shí)別那些對(duì)于人類來(lái)說(shuō)可能并不明顯的復(fù)雜模式。

　　共有950名胸痛患者參與了這項(xiàng)研究。這些患者接受了Turku PET Centre對(duì)于冠狀動(dòng)脈疾病的常規(guī)治療方案。冠狀動(dòng)脈計(jì)算機(jī)斷層掃描血管造影術(shù)（CCTA）獲得了58份關(guān)于冠狀動(dòng)脈斑塊、血管狹窄和鈣化的數(shù)據(jù)。隨后，那些圖像中顯示患病的患者接受了正電子發(fā)射斷層掃描（PET），產(chǎn)生了17個(gè)血流變量。此外，研究人員從患者的醫(yī)療記錄中獲得了10個(gè)臨床變量，包括性別、年齡、吸煙和糖尿病史等。

　　在平均 6 年的隨訪中，所有的患者中出現(xiàn)了24例心臟病發(fā)作，以及49例死亡。研究人員將全部85個(gè)變量輸入一個(gè)名為L(zhǎng)ogitBoost的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，算法逐步從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并進(jìn)行分析，從而找到有效預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作或死亡的最佳模式。而在最終的驗(yàn)證結(jié)果中，算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超過(guò)了90%。

　　Juarez-Orozco博士表示：“醫(yī)生已經(jīng)收集了很多關(guān)于患者的信息。通過(guò)研究我們發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以更好地整合這些數(shù)據(jù)，并準(zhǔn)確預(yù)測(cè)個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)。這將為個(gè)性化治療開辟新的方向，最終為患者帶來(lái)更好的治療結(jié)果。"