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，以驗證該技術模型的有效性。結果表明，人工智能在一年內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構化數(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)該機構的數(shù)據(jù)，每張超聲心動圖都會產生大約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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