【智能醫療】心臟病患者能活多久？用深度學習可以算出來

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本文由人工智慧觀察編譯

譯者：Sandy

一種利用深度學習而設計的新演算法，可以準確預測患有心臟衰竭的病人中，誰最有可能存活下來以及可以活多久。此外，該平台還可以確定患者是否可以接受心臟移植。

這一演算法由倫敦大學學院研發，它能夠幫助醫療專業人員對正在等待心臟移植的病人進行更準確，最重要的個性化評估。這種預測分析的增強，可以使醫療保健提供者在使用有限的急救資源方面做出更明智的選擇。

這可能會面臨非常嚴峻的情境，但如果只有一顆心臟可供移植並有兩名候選患者，那麼醫生將有權根據數據分析結果，為更有可能存活下來的患者授權移植。從一定程度上講，這有可能降低醫療保健成本。

另外，在這被稱為「預測樹」（Trees of Predictors）的演算法中也使用了機器學習。在這裡，系統可以隨著時間的推移有效地從額外的新數據中展開「學習」。

據了解，該系統可以分析53個數據點，如年齡，性別，體重指數，血型等，以評估等待心臟移植的人群之間的複雜差異。由此可以推斷出潛在的心臟移植接受者和捐獻者之間的相容性。

該新演算法的研究已發表在期刊PLOS One上，其標題為「通過預測樹進行個性化生存預測：心臟移植的應用」（《Personalized survival predictions via Trees of Predictors: An application to cardiac transplantation》）。

根據美國心臟協會精密心血管醫學研究所主任Jennifer L. Hall的說法，數據科學也正在影響其他類似的醫療問題。Hall在《研發雜誌》上撰文指出：「數據驅動的精準醫學可以讓世界的醫療服務提供者能夠在考慮到一個人的健康資訊、環境和生活方式的情況下，對任何疾病進行治療，並有可能預防一些疾病的發生。」

這反映出技術的進步，將允許醫學研究人員進行相互交流，挖掘大數據並解決與心臟健康有關的未解決的問題。也許最重要的是雲計算，它為那些正在分析大數據集以獲取科學見解的研究人員提供了「強大的分析工具和最先進軟體環境」。

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