一项新的研究，人工智能的系统可以预测患有胸部疼痛的患者的死亡和心脏病发作，比人类更高。
医生使用风险分数来制作治疗决策，但这些分数是基于少数变量，并且在近期患者通常具有适度的准确性。
通过重复和调整，机器学习，AI的基岩可以利用大量数据并识别可能对人类可能不明显的复杂模式，并表示在2019年国际核心内科和心脏CT（ICNC）国际会议上提出的研究葡萄牙。
“医生已经收集了有关患者的大量信息，例如胸痛的人。我们发现机器学习可以集成这些数据并准确地预测史式风险。这应该让我们个性化治疗，最终导致患者的更好的结果，“芬兰图尔库宠物中心的佛罗州宠物中心吕德·杜德·奥罗斯·奥罗斯
该研究招收了950例胸痛。在平均为六年的后续后，任何事业都有24个心脏病发作和49人死亡。
一种机器学习算法，称为Logitboost反复分析了950名已知六年成果的950名患者中的85个变量。
通过这些分析，该算法“学习”对成像数据相互作用，然后识别的模式将变量与死亡和心脏攻击相关的模式，以超过90％的准确度。
“该算法逐渐从数据和许多回合分析之后逐渐学习，它可以使用应用于有效识别活动的患者的高维模式。结果是史式风险的分数，“Juarez-Orozco说。
