本文摘要：5月13日，国际核心脏病学和心脏CT会议(ICNC)提到了一项新的研究，认为机器学习在预测死亡或心脏病发作方面已经惠及尽可能多的人。该算法通过反复分析950例胸痛患者的85个变量和未知的6年随访结果，学习了光学数据的交互作用，预测死亡和心脏病发作的准确率达到90%。
5月13日，国际核心脏病学和心脏CT会议(ICNC)提到了一项新的研究，认为机器学习在预测死亡或心脏病发作方面已经惠及尽可能多的人。会议由美国核心脏病学学会(ASNC)、欧洲心脏病学学会的欧洲心血管光学协会(欧洲心血管光学协会)和欧洲核医学协会(EANM)主办。该算法通过反复分析950例胸痛患者的85个变量和未知的6年随访结果，学习了光学数据的交互作用，预测死亡和心脏病发作的准确率达到90%。
来自芬兰画廊宠物中心的路易斯爱德华多胡安奥罗斯科博士是这项研究的作者。他回应说，人类很难在三维或四维空间思考，一旦转向第五维空间，就不是艾米了。医生使用风险评分来满足化疗的要求，但由于评分只包含少数变量，预测结果的准确性并不低；该机器可以分析大量数据，并识别一些不太重要的简单因素。在这项研究中，冠状动脉计算机断层造影(CCTA)扫描提供了58个关于冠状动脉斑块、狭窄和坏死的数据。
扫描产生了17个血流变量，研究人员从病历中获得了10个临床变量，包括性别、年龄、吸烟者和糖尿病。在6年的随访中，有24例心脏病发作和49例死亡。
85个变量被输出到一个名为LogitBoost的机器算法中。AI后反复分析算法，寻找防止心脏病发作和死亡的最佳结构。
orozco博士说，“我们有数据，但还没有充分认识到它的潜力。医生已经收集了很多关于患者的信息，比如胸痛患者。我们发现机器学习可以整合这些数据，准确预测个体风险，这使得我们需要进行个性化的化疗来帮助患者康复。
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