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人工智能在預測誰將過早死亡方面是好的

2019-04-17 16:32:35來源:

醫學研究人員已經解開了人工智能(AI)中令人不安的能力:預測一個人的早逝。

科學家最近訓練了一個人工智能系統來評估英國50多萬人提交的十年一般健康數據。然后,他們要求人工智能預測個體是否有過早死亡的風險 - 換句話說,比平均預期壽命更早 - 來自慢性疾病,他們在一項新研究中報道。

通過人工智能算法做出的早期死亡預測比不使用機器學習的模型提供的預測“更加準確”,首席研究作者Stephen Weng博士,大學流行病學和數據科學助理教授英國諾丁漢(UN)在一份聲明中表示。

為了評估受試者過早死亡的可能性,研究人員測試了兩種類型的AI:“深度學習”,其中分層信息處理網絡幫助計算機從示例中學習; 和“隨機森林”,一種更簡單的AI,它結合了多個樹狀模型來考慮可能的結果。

然后,他們將AI模型的結論與標準算法(稱為Cox模型)的結果進行了比較。

使用這三種模型,科學家們評估了英國生物庫 - 一個遺傳,物理和健康數據的開放存取數據庫 - 在2006年至2016年期間由超過50萬人提交的數據。在此期間,將近14,500名參與者死亡,主要是來自癌癥,心臟病和呼吸系統疾病。

不同的變量

這三個模型都確定了年齡,性別,吸煙史和既往癌癥診斷等因素是評估一個人早逝可能性的最重要變量。但研究人員發現,模型與其他關鍵因素不同。

Cox模型在很大程度上傾向于種族和身體活動,而機器學習模型卻沒有。相比之下,隨機森林模型更加強調體脂百分比,腰圍,人們吃的水果和蔬菜的數量,以及膚色。對于深度學習模型,最重要的因素包括接觸與工作相關的危害和空氣污染,酒精攝入和使用某些藥物。

當完成所有數字運算時,深度學習算法提供了最準確的預測,正確識別了76%在研究期間死亡的受試者。相比之下,隨機森林模型正確地預測了約64%的過早死亡,而Cox模型僅確定了約44%。

這不是專家第一次利用AI對醫療保健的預測能力。2017年,一個不同的研究團隊證明AI可以學習發現阿爾茨海默病的早期癥狀; 據 Live Science 先前報道,他們的算法評估了大腦掃描,以預測一個人是否有可能患上老年癡呆癥,而且這種方法的準確度大約為84%。

另一項研究發現,人工智能可以預測出現這種疾病的高風險的6個月大嬰兒的自閉癥發病率。另一項研究可以通過分析視網膜掃描來檢測糖尿病侵襲的跡象 ; 還有一個 - 也使用來自視網膜掃描的數據 - 預測了患者心臟病發作或中風的可能性。

聯合國初級保健教授共同作者喬凱在聲明中說,在這項新研究中,科學家證明機器學習 - “經過仔細調整” - 可用于成功預測死亡率隨時間的變化。

雖然使用人工智能這種方式可能對許多醫療保健專業人員來說并不熟悉,但研究中使用的方法“可能有助于科學驗證和這個激動人心的領域的未來發展,”Kai說。

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