隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，我們的生活漸漸依賴于人工智能。而這一切都得益于于人工智能對(duì)個(gè)人大量數(shù)據(jù)的追蹤和算法技術(shù)的精確畫(huà)像才能實(shí)現(xiàn)。近年來(lái)，人工智能也慢慢涉獵到醫(yī)學(xué)界中。
在近日舉行的“2019國(guó)際核心臟病和心臟CT會(huì)議（ICNC）”上，來(lái)自芬蘭圖爾庫(kù)PET中心的Luis Eduardo Juarez-Orozco博士及其團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了一種能夠預(yù)測(cè)死亡和心臟病發(fā)作的算法機(jī)器LogitBoost。
研究人員通過(guò)對(duì)950名患者的85個(gè)變量進(jìn)行長(zhǎng)達(dá)6年的追蹤，利用算法“學(xué)習(xí)”成像數(shù)據(jù)如何相互作用，并最終確定了與死亡和心臟病發(fā)作相關(guān)聯(lián)的變量及模式，其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率能夠超過(guò)90％。
通常，在對(duì)患者進(jìn)行治療時(shí)，醫(yī)生都使用“風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分“的方法來(lái)決定治療方案。不幸的是，這些評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)所參考的僅僅是少量的變量條件，普適卻缺乏精準(zhǔn)。在對(duì)患者進(jìn)行個(gè)性化治療中缺乏“定制化”，因此，患者的多樣性致病原因難以得到針對(duì)性治療。
鑒于此， Luis Eduardo Juarez-Orozco博士強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在處理醫(yī)療數(shù)據(jù)方面的重要性。他解釋說(shuō)：“人類(lèi)很難思考三個(gè)維度或四個(gè)維度，當(dāng)我們的思維跳到第五維度時(shí)，我們就完全迷失了。所以，我們需要非常高的維度模式才能更好的預(yù)測(cè)個(gè)體結(jié)果，因此我們急需人工智能的加入。“
于是， Juarez-Orozco博士及其研究團(tuán)隊(duì)納入了950例胸痛患者，并開(kāi)發(fā)了一款名叫LogitBoost的算法技術(shù)為這些患者尋找冠狀動(dòng)脈疾病的治療方案。
本次研究首先對(duì)980名胸痛患者進(jìn)行冠狀動(dòng)脈計(jì)算機(jī)斷層掃描血管造影（CCTA），產(chǎn)生58條關(guān)于冠狀動(dòng)脈斑塊、血管狹窄和鈣化的掃描結(jié)果數(shù)據(jù)。接著，對(duì)患有提示疾病的患者進(jìn)行正電子發(fā)射斷層掃描（PET），產(chǎn)生17個(gè)血流量變量。為了豐富變量類(lèi)型，加入從醫(yī)療記錄中所獲得的包括性別、年齡、吸煙和糖尿病等10個(gè)臨床變量，最終確定這85個(gè)變量成為L(zhǎng)ogitBoost學(xué)習(xí)的對(duì)象。
數(shù)據(jù)還沒(méi)有被充分利用
其實(shí)，在臨床醫(yī)學(xué)中，醫(yī)生都存獲了大量的一手患者數(shù)據(jù)，也正是因?yàn)槿四X的局限性，和缺乏良性的統(tǒng)計(jì)和分析技術(shù)，耽誤了個(gè)性化精準(zhǔn)性治療方案。
對(duì)此，Juarez-Orozco博士說(shuō)：“我們有數(shù)據(jù)，但我們并沒(méi)有充分利用它們。人工智能可以整合大量數(shù)據(jù)，并通過(guò)算法準(zhǔn)確地評(píng)估個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)，這應(yīng)該可以為患者個(gè)性化治療帶來(lái)好消息。“
研究人員發(fā)現(xiàn)，在患者平均6年的隨訪時(shí)間中，出現(xiàn)了24次心臟病發(fā)作現(xiàn)象，以及49人死亡。以此作為檢驗(yàn)人工智能算法準(zhǔn)確性的標(biāo)準(zhǔn)，LogitBoost反復(fù)分析以上85個(gè)變量，并終于找到了能夠預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作或死亡的公式。
研究發(fā)現(xiàn)，單獨(dú)使用10個(gè)臨床變量的預(yù)測(cè)性能是適度的，曲線下面積（AUC）為0.65（其中1.0是完美檢驗(yàn)，0.5是隨機(jī)結(jié)果）。當(dāng)添加17個(gè)PET數(shù)據(jù)時(shí)，AUC增加至0.69。當(dāng)將58個(gè)CCTA數(shù)據(jù)添加到臨床和PET數(shù)據(jù)時(shí)，預(yù)測(cè)性能顯著增加（p = 0.005），給出AUC 0.82和超過(guò)90％的準(zhǔn)確度。
對(duì)于這個(gè)結(jié)果，Juarez-Orozco博士興奮的表示，人工智能算法可以逐步在多變量數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。經(jīng)過(guò)多輪分析后，它們可以運(yùn)用高維思考能力去有效
準(zhǔn)確地識(shí)別患者?；蛟S，為患者個(gè)性化治療提供“精準(zhǔn)服務(wù)”的未來(lái)已來(lái)。
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