近日，英國諾丁漢大學(University of Nottingham)的研究人員開發(fā)了一種“機器學習算法”（可以把它想象成一個機器人大腦）能夠從大量數(shù)據(jù)中學習，然后根據(jù)數(shù)據(jù)做出預(yù)測。在這項新的研究中，該算法能夠預(yù)測一組中年人群的過早死亡風險，其準確性高于人類專家開發(fā)的標準預(yù)測方法，而且人工智能花費的時間更短。

研究結(jié)果發(fā)表在PLOS ONE的《Machine Learning in Health and Biomedicine》特刊上。

該研究小組使用了2006年至2010年英國生物銀行招募的50多萬名年齡在40歲至69歲之間的健康數(shù)據(jù)，并一直隨訪到2016年。

他們研究了60個基本變量，包括性別、年齡、吸煙狀況、生物測量數(shù)據(jù)（如血壓和體重指數(shù)）、吃的食物類型、服用的藥物和任何潛在疾病。

研究人員利用75%的人口創(chuàng)建了四個預(yù)測模型，其中包括兩個傳統(tǒng)的數(shù)學模型和兩個機器學習算法。然后在剩下的25%人群用于檢測這些模型的結(jié)果，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，機器學習模型在預(yù)測死亡方面更準確。

那么，人工智能會取代人類成為我們的醫(yī)生嗎？ Partners Healthcare放射學副主席兼首席數(shù)據(jù)科學官、哈佛醫(yī)學院放射學副教授Keith J. Dreyer博士表示，“毫無疑問，人工智能在未來將越來越多地成為臨床決策的輔助手段。機器學習可以增強人類的智力，但是并不會取代醫(yī)生?！?/p>

流行病學和數(shù)據(jù)科學助理教授Stephen Weng博士領(lǐng)導(dǎo)了這項工作，他說，“在對抗嚴重疾病的斗爭中，預(yù)防性醫(yī)療是一個越來越重要的優(yōu)先事項，因此我們多年來一直致力于提高計算機化健康風險評估在普通人群中的準確性?！?/p>

未來，他的團隊開發(fā)的算法有望被納入電子健康記錄，并繼續(xù)進行研究。它可能會提醒醫(yī)生注意那些可能患有某些疾病的高風險患者。

人工智能將在未來的工具開發(fā)中發(fā)揮至關(guān)重要的作用，這些工具能夠提供個性化的藥物，為個體患者量身定制風險管理。