2018-01-10 英国 来源：生物谷网 领域：生物
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据生物谷网1月10日消息，英国诺丁汉大学研究人员利用机器学习算法分析了378256名居民2005年-2015年的电子病历，使其自行发现与心脏病发病相关性较高的风险因子、创建疾病预测模型并进行预测。结果显示，与当前最流行的ACC/AHA预测模型相比，人工智能提出了新的风险因子，其构建的预测模型敏感度更高，比传统模型多正确预测出355个居民的发病风险。研究人员表示，人工智能可以帮助研究人员提出潜在的疾病风险因子，而这些变量仅依靠人力是很难得出的。该成果进一步显示出人工智能在健康大数据分析及疾病预测、诊断方面的巨大潜力。相关研究成果发表于《科学》杂志。
