美國蓋辛格醫(yī)療系統(tǒng)（Geisinger Health System）的研究人員已經(jīng)開發(fā)了一種人工智能（AI）系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以很好地治療嚴重的心臟病，因為它可以通過分析人的圖像來預測其死亡風險超聲心動圖。最后一天在《自然生物醫(yī)學工程》上發(fā)表的一項研究中介紹了這種新穎性。

據(jù)衛(wèi)生機構(gòu)稱，研究團隊使用專門的計算機硬件在過去10年中，由34，000多名Geisinger患者執(zhí)行的812，000例心臟超聲檢查（超聲心動圖）視頻中訓練了該算法。

接下來，研究人員使用該技術(shù)將測試與心臟病專家先前做出的診斷和預后進行比較，以驗證該技術(shù)模型的有效性。結(jié)果表明，人工智能在一年內(nèi)的死亡率預測中比醫(yī)生準確度高13%。

“我們很高興發(fā)現(xiàn)機器學習可以利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集（例如醫(yī)學圖像和視頻）來改善各種臨床預測模型，”蓋辛格（Geisinger）轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)科學和信息學系助理教授說。這項研究的合著者克里斯·哈格蒂（Chris Haggerty）。

盡管遠非100%準確，但Geisinger開發(fā)的AI由于能夠在短時間內(nèi)分析大量數(shù)據(jù)，因此在幫助心臟病專家的工作中必不可少。

根據(jù)該機構(gòu)的數(shù)據(jù)，每張超聲心動圖都會產(chǎn)生大約3，000張心臟圖像，而在其他類型的現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行評估的情況下，專家通常無法完全解釋這些圖像。

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