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閱讀：216發(fā)布時(shí)間：2017-4-17
即使醫(yī)生有很多工具可以預(yù)測(cè)患者的健康，但是他們?nèi)詴?huì)告訴你這些工具遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能應(yīng)對(duì)人體的復(fù)雜性。而心臟病發(fā)作就特別難以預(yù)測(cè)?，F(xiàn)在，科學(xué)家已經(jīng)表明，自我學(xué)習(xí)式計(jì)算機(jī)可比標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)療指導(dǎo)方針實(shí)現(xiàn)更好的性能，顯著提高預(yù)測(cè)率。如果推廣開(kāi)來(lái)，這項(xiàng)新方法每年可挽救數(shù)千甚至數(shù)百萬(wàn)的生命。
加州斯坦福大學(xué)血管外科醫(yī)生 Elsie Ross 說(shuō)：＂這種方法簡(jiǎn)直太重要了，我真的希望醫(yī)師們能夠開(kāi)始使用人工智能幫助照顧患者?！?/p>
每年有近 2000 萬(wàn)人死于心腦血管疾病，包括心臟病、腦溢血、阻塞性動(dòng)脈和其他循環(huán)系統(tǒng)功能性障礙。為了預(yù)測(cè)這些疾病，許多醫(yī)師使用和美國(guó)心臟病學(xué)會(huì)/美國(guó)心臟協(xié)會(huì)（ACC/AHA）相似的指導(dǎo)方針。這些方針都是基于包括年齡、膽固醇水平和血壓在內(nèi)的八個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素，這些因素是醫(yī)生不斷積累起來(lái)的。
但是這太單一以至于無(wú)法解釋患者服用的許多藥物，或者其他疾病和生活因素。英國(guó)諾丁漢大學(xué)流行病學(xué)家 Stephen Weng 說(shuō)：＂生物系統(tǒng)中有很多相互作用。這些相互作用是違反直覺(jué)的：在某些情況下，身體大量的脂肪實(shí)際上可防止心臟病發(fā)作?！╓eng 說(shuō)：＂這是人類(lèi)身體的真實(shí)情況，計(jì)算機(jī)科學(xué)可幫助我們探索這些因素之間的關(guān)聯(lián)。〃
在一項(xiàng)新研究中，Weng 和其同事對(duì)比了 ACC/AHA 指導(dǎo)方針和 4 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法：隨機(jī)森林（random forest）、logistic 回歸（logistic regression）、梯度提升（gradient boosting）以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural networks）。為了在沒(méi)有人類(lèi)指示的情況下得出預(yù)測(cè)工具，所有這 4 項(xiàng)技術(shù)分析了大量數(shù)據(jù)，被分析的數(shù)據(jù)來(lái)自英國(guó) 378256 名患者的電子醫(yī)療記錄，目標(biāo)是在與心血管疾病有關(guān)的記錄之中找出發(fā)病模式。
首先，人工智能（AI）算法必須自我訓(xùn)練。模型使用 78% 的數(shù)據(jù)（約 295267 條記錄）來(lái)搜索模式并構(gòu)建它們自己的內(nèi)部＂指導(dǎo)方針〃。然后使用剩余的記錄對(duì)自己進(jìn)行測(cè)試。在使用 2005 年的可用記錄數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)能預(yù)測(cè)在未來(lái)十年內(nèi)哪些患者會(huì)發(fā)生心腦血管疾病，然后再使用 2015 年的記錄檢查預(yù)測(cè)結(jié)果。與 ACC/AHA 指導(dǎo)方針不同，機(jī)器學(xué)習(xí)方法可考慮超過(guò) 22 個(gè)的特征，包括民族、關(guān)節(jié)炎和腎臟疾病等。
所有 4 種人工智能方法的表現(xiàn)都優(yōu)于 ACC/AHA 指導(dǎo)方針。我們使用 AUC（其中 1.0 表示 100% 的度）的統(tǒng)計(jì)量，ACC/AHA 指導(dǎo)方針達(dá)到 0.728，而 4 種人工智能方法的度在 0.745 到 0.764 之間，Weng 的團(tuán)隊(duì)這個(gè)月在 PLOS ONE 報(bào)告了這一成果。的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的與測(cè)量不僅比 ACC/AHA 指導(dǎo)方針多出 7.6%，同時(shí)還減少了 1.6% 的錯(cuò)誤預(yù)警。在大約有 83000 條記錄的測(cè)試樣本中，這相當(dāng)于多挽救了 355 名額外的患者。Weng 說(shuō)，這是因?yàn)轭A(yù)警通常就會(huì)導(dǎo)致患者通過(guò)服用降低膽固醇的藥物或改變飲食進(jìn)行預(yù)防。
英國(guó)曼徹斯特大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)家 Evangelos Kontopanis（其使用基層醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)展工作）說(shuō)：＂這是一項(xiàng)高質(zhì)量研究，更強(qiáng)的計(jì)算能力或者更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有助于解決這一問(wèn)題，并獲得更大的研究成果。〃
ACC/AHA 指導(dǎo)方針并不包含被機(jī)器學(xué)習(xí)算法認(rèn)定為zui強(qiáng)預(yù)測(cè)因子的幾個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素，比如擁有嚴(yán)重的心理疾病和服用皮質(zhì)類(lèi)固醇（corticosteroid）。同時(shí)，沒(méi)有一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法認(rèn)為 ACC/AHA 列表上的糖尿病是 10 大預(yù)測(cè)因子之一。Weng 繼而希望計(jì)算機(jī)算法能涵蓋其他生活因素和遺傳因素而提升其度。Kontopanis 注意到了這項(xiàng)研究工作的一個(gè)局限性：機(jī)器學(xué)習(xí)算法就像黑箱，你可以看到輸入數(shù)據(jù)和輸出結(jié)果，卻無(wú)從得知黑箱之中發(fā)生了什么。這使得人類(lèi)難以調(diào)整算法，算法也無(wú)法泛化到新場(chǎng)景中的預(yù)測(cè)。
醫(yī)師很快會(huì)在實(shí)踐中采取相似的機(jī)器學(xué)習(xí)算法嗎？Ross 說(shuō)："醫(yī)師對(duì)自己的專(zhuān)長(zhǎng)感到自豪，但是我，作為新一代人，發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)可以協(xié)助我們
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