预测死亡，机器人已经超过了人类

5月13日，国际核心脏病学与心脏CT(ICNC)会议提及了一项新的研究，指出在预测死亡或心脏病发作方面，机器学习已经逐渐超过人类。

该会议由美国核心脏病学会(ASNC)、欧洲心脏病学会(ESC)的欧洲心血管成像协会(EACVI)和欧洲核医学协会(EANM)联合主办。通过反复分析950名胸痛患者的85个变量和已知的6年随访结果，算法学习了成像数据的互相作用，对死亡和心脏病发作进行了预测，准确率高达90%。

芬兰图库宠物中心的路易斯·爱德华多·胡安兹·奥罗斯科博士是这项研究的作者，他表示人类很难超越三维或四维去思考，一进入第五维度就会迷失。医生使用风险评分来做治疗决定，但因为评分仅包括少数几个变量，预测结果准确率并不高;而机器可以利用分析大量的数据，识别一些不是很明显的复杂因素。

该项研究中，冠状动脉计算机断层血管造影(CCTA)扫描获取了58条关于冠状动脉斑块、血管狭窄和钙化的数据。该扫描产生了17个血流变量，研究人员从包括性别、年龄、吸烟和糖尿病在内的医疗记录中获得10个临床变量。在6年的随访中，有24例心脏病发作和49例死亡。

85个变量被输入到一个名为LogitBoost的机器算法中，AI便通过反复分析算法，开始寻找预防心脏病发作和死亡的最佳结构。奥罗斯科博士说，“我们有数据，但还没有充分发挥其潜力。医生们已经收集了很多关于病人的信息，比如胸痛病人。我们发现机器学习可以整合这些数据并准确地预测个体风险，使得我们能够进行个性化治疗，帮助患者恢复健康。”