人工智慧：我們對心臟病風險的理解也許都是錯的
“人工智慧是否能超過人類”早就不再是一個問題。現在的問題在於，人類引以為傲的各個領域中，能有多少個不被人工智慧所超越。今日，《科學》官網刊登了一則新聞，宣告了人類的又一次失守。
在鋪天蓋地的癌症報導面前，很少有人意識到，心血管疾病是全球的首要死因——每年，都有將近2000萬人由於中風和動脈堵塞等症狀死去。可以想像，如果能有效預測心血管疾病的風險，
醫生們也正是這麼做的。通過多年的研究分析，他們發現年齡、膽固醇水準、血壓等一系列因素與心血管疾病顯著相關。因此，諸如美國心臟病學院（American College of Cardiology）與美國心臟病協會（American Heart Association）製作了完善的指導指南，用來分析每一名患者的心臟病風險。
可是，人為制定的這些指南，準確嗎？
“生物系統有著許多相互作用。”英國諾丁漢大學（University of Nottingham）的Stephen Weng博士說道。在他看來，人類現有的許多工具在高度複雜的人體面前，還是顯得太簡單了。舉例來說，很多人都認為脂肪對身體有害，會增加罹患心血管疾病的可能。但在一些情況下，它反而能保護心臟免受疾病困擾。Weng博士認為，這種反常識的發現彰顯了我們對人體認識的不足。
研究人員們擔心這種不足會影響心臟病的預防和治療。舉例來說，現有的指南也許無法找到所有能從預防措施中受益的患者。而另一方面，它也有可能給部分患者帶來不必要的治療。為了瞭解目前對於心臟病風險的預測上是否還能有提升的空間，Weng博士等人想到了近來火熱的人工智慧。
在基於圖像的醫學應用上，人工智慧早就遠遠將人類甩在了身後。這並不難理解。每一張電子化的醫學圖片上都有數億個圖元，在分析這些資訊上，電腦遠比人眼更為擅長。人們也相信，基於圖像的病理診斷將是人工智慧在醫學領域的一大應用。
但心臟病風險的預測則不然——它幾乎不會用到圖像資訊。
為了驗證這一想法，Weng博士與研究人員們開發了基於不同演算法的四款人工智慧，並讓它們閱讀近30萬份英國居民的醫療記錄，自我學習。學習過後，研究人員給它們提供了約83000份在2005年收集到的居民醫療記錄，讓它們預測在2015年，這些居民是否會出現心臟病。
與當前權威的指導指南相比，這四款人工智慧的準確率都顯著更高！在一項評分中，標準指南的準確率為72.8%，而這四款人工智慧的準確率則為74.5%到76.4%不等。其中一款神經網路的準確率比現有的權威指南高出7.6%，且假陽性率降低了1.6%。Weng博士估計，這表明額外的355條生命有望被拯救——早日確認心血管風險能讓這些患者早日服用降膽固醇的藥物，或是改變飲食習慣，從而變得更健康。
更有趣的是，由於這些醫療資料中含有大量如種族，家族史等原有的指南沒有考慮的資訊，人工智慧得以從一個更全面的角度去評估心臟病風險，而這也做出了一些全新的發現。這款神經網路認為，精神疾病和皮質類固醇的服用位於十大影響心臟病的風險因數之中，而這兩個風險因數不在原有的指南裡。此外，這四款人工智慧無一將糖尿病列為十大風險因數，與目前的權威指南有出入。
“我沒法說明這項研究有多重要！”一些心血管醫生說道：“我真心希望醫生能早日用上人工智慧，幫助我們治療患者。”據估計，人工智慧帶來的改善，每年有望挽救數百萬人心血管疾病患者的性命。
正如《紐約客》的一則報導所言，人工智慧可以解決問題，而人類則可以解釋問題。我們期待醫生與人工智慧互補的那一天早日到來，為患者們帶來更好的醫療。
參考資料：
[1] Can machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data?
[2] Self-taught artificial intelligence beats doctors at predicting heart attacks
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讓它們預測在2015年，這些居民是否會出現心臟病。與當前權威的指導指南相比，這四款人工智慧的準確率都顯著更高！在一項評分中，標準指南的準確率為72.8%，而這四款人工智慧的準確率則為74.5%到76.4%不等。其中一款神經網路的準確率比現有的權威指南高出7.6%，且假陽性率降低了1.6%。Weng博士估計，這表明額外的355條生命有望被拯救——早日確認心血管風險能讓這些患者早日服用降膽固醇的藥物，或是改變飲食習慣，從而變得更健康。
更有趣的是，由於這些醫療資料中含有大量如種族，家族史等原有的指南沒有考慮的資訊，人工智慧得以從一個更全面的角度去評估心臟病風險，而這也做出了一些全新的發現。這款神經網路認為，精神疾病和皮質類固醇的服用位於十大影響心臟病的風險因數之中，而這兩個風險因數不在原有的指南裡。此外，這四款人工智慧無一將糖尿病列為十大風險因數，與目前的權威指南有出入。
“我沒法說明這項研究有多重要！”一些心血管醫生說道：“我真心希望醫生能早日用上人工智慧，幫助我們治療患者。”據估計，人工智慧帶來的改善，每年有望挽救數百萬人心血管疾病患者的性命。
正如《紐約客》的一則報導所言，人工智慧可以解決問題，而人類則可以解釋問題。我們期待醫生與人工智慧互補的那一天早日到來，為患者們帶來更好的醫療。
參考資料：
[1] Can machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data?
[2] Self-taught artificial intelligence beats doctors at predicting heart attacks
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