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科普類_校園生活：AI模型比醫(yī)生更好地預(yù)測(cè)CAD導(dǎo)致的死亡風(fēng)險(xiǎn)

來源:教育資源網(wǎng) ? 發(fā)布時(shí)間:2021-07-10 21:08:07 ? 點(diǎn)擊:140
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如今家長(zhǎng)們都非常關(guān)心科學(xué)教育問題，不管是國(guó)內(nèi)的科普類科學(xué)教育還是國(guó)外的科學(xué)教育都成為了眾多家長(zhǎng)關(guān)心的問題，那么既然現(xiàn)在大家都非常關(guān)心科學(xué)教育問題，那么小編今天就為大家推薦一些與科學(xué)教育相關(guān)的文章來分享給大家吧，有興趣的話可以認(rèn)真閱讀下列的內(nèi)容哦。

根據(jù)PLOS One發(fā)表的一項(xiàng)新研究，與醫(yī)學(xué)專家設(shè)計(jì)的模型相比，使用人工智能(AI)的模型可以更好地預(yù)測(cè)冠心病(CAD)患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)。

大量與AI相關(guān)的研究已經(jīng)診斷和治療各種疾病，但是這些發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在可能有助于預(yù)測(cè)CAD患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)。

“最終，將機(jī)器學(xué)習(xí)方法與EHR結(jié)合使用，可能會(huì)產(chǎn)生出微調(diào)的，個(gè)性化的預(yù)后模型，這對(duì)于具有一定條件或條件組合的患者特別有價(jià)值，而對(duì)于傳統(tǒng)的建模方法而言，這些條件或條件很難捕獲，”倫敦弗朗西斯·克里克學(xué)院(Francis Crick Institute)的主要作者安德魯·斯蒂爾(Andrew J. Steele)博士。

斯蒂爾(Steele)及其同事與法爾健康信息研究所(Farr Institute of Health Informatics Research)和倫敦大學(xué)學(xué)院(University College London Hospitals)的NHS基金會(huì)信托基金(NHS Foundation Trust)共同使用超過82,000名患者的電子健康數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)了用于CAD的AI模型。

研究人員根據(jù)586個(gè)變量(包括年齡，性別和胸痛)對(duì)模型進(jìn)行了訓(xùn)練，以預(yù)測(cè)心臟預(yù)測(cè)。他們的模型與只有27個(gè)變量的“專家構(gòu)建模型”進(jìn)行了比較。

斯蒂爾和同事的AI算法經(jīng)過自我訓(xùn)練，可以在預(yù)測(cè)患者死亡風(fēng)險(xiǎn)時(shí)更加準(zhǔn)確，同時(shí)還能確定以前未包含在醫(yī)生預(yù)測(cè)中的新變量。

斯蒂爾在弗朗西斯·克里克研究所(Francis Crick Institute)發(fā)表的一份準(zhǔn)備好的聲明中說：“除了年齡，患者是否吸煙之外，我們的模型還從他們的家庭醫(yī)生那里進(jìn)行了家訪，以此很好地預(yù)測(cè)了患者的死亡率?！?心臟病專家可能不會(huì)說家訪對(duì)心臟病的生物學(xué)很重要，但可能很好地表明患者不適，無法親自去看醫(yī)生，并且是有用的變量，可以幫助模型做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。 科普類”

研究人員指出，類似的模型將來可能會(huì)在診所中實(shí)施，并且可能會(huì)改變提供者為患者提供護(hù)理的方式。

“最終，將機(jī)器學(xué)習(xí)方法與EHR結(jié)合使用，可能會(huì)產(chǎn)生出微調(diào)的，個(gè)性化的預(yù)后模型，這對(duì)于患有某些病狀或病狀組合的患者特別有價(jià)值，而對(duì)于傳統(tǒng)的建模方法而言，這些疾病或病狀組合很難捕獲?！弊髡呖偨Y(jié)。

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