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機器學習演算法預測心梗比美國心臟病學會/美國心臟協會（ACC / AHA）指南準確率高出7.6％。 據估計，全球每年有兩千萬人死於心肌梗死。幸運的是，英國諾丁漢大學的研究人員開發了一款機器學習演算法，能像醫生一樣預測你發生心梗或中風的可能。 美國心臟病學會/美國心臟協會（ACC / AHA）基於年齡、膽固醇水平、血壓等八個因素制定了一系列評估患者心血管風險的指南。該預測系統的平均準確率是72.8％。這個數字已經不錯了，但StephenWeng帶領的研究小組可以做到更好。他們設計了四種機器學習的演算法，並提供英國378,256名患者的數據供演算法學習。系統首先使用約295,000條記錄來生成預測模型，然後用剩下的記錄來測試和改進模型。演算法的結果顯著優於AAA / AHA指南，準確率高達74.5％至76.4％。其中，神經網路演算法的表現最好，正確預測率比現有指南高7.6％，誤報率則較之低1.6％。從參與測試的83,000條患者記錄中，該演算法系統可以多拯救355條生命。有趣的是，人工智慧系統確立了一些現有指南中未涵蓋的風險因素和預測因子，如嚴重的精神疾病和口服皮質類固醇歷史。Weng告訴《科學》雜誌，「生物系統內有很多互動。現實中的人體就是這樣。計算機科學能讓我們探索人體內的關聯。」