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。
美國心臟病學會/美國心臟協會(ACC / AHA)基於年齡、膽固醇水準、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名患者的資料供演算法學習。 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,