近日，英國諾丁漢大學(University of Nottingham)的研究人員開發了一種“機器學習演算法”能夠從大量資料中學習，然後根據資料做出預測。在這項新的研究中，該演算法能夠預測一組中年人群早死(premature death)的風險，其準確性高於人類專家開發的標準預測方法，而且人工智慧花費的時間更短。研究結果發表在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歲之間的健康資料，並一直隨訪到2016年。

他們研究了60個基本變數，包括性別、年齡、吸煙狀況、生物測量資料（如血壓和體重指數）、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%的人口建立了四個預測模型，其中包括兩個傳統的數學模型和兩個機器學習演算法。然後在剩下的25%人群用於檢測這些模型的結果，結果發現，機器學習模型在預測死亡方面更準確。

那麼，人工智慧會取代人類成為我們的醫生嗎？Partners Healthcare放射學副主席兼首席資料科學官、哈佛醫學院放射學副教授Keith J. Dreyer博士表示，“毫無疑問，人工智慧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，但是並不會取代醫生。”

流行病學和資料科學助理教授Stephen Weng博士領導了這項工作，他說，“在對抗嚴重疾病的鬥爭中，預防性醫療是一個越來越重要的優先事項，因此我們多年來一直致力於提高電腦化健康風險評估在普通人群中的準確性。”

未來，他的團隊開發的演算法有望被納入電子健康記錄，並繼續進行研究。它可能會提醒醫生注意那些可能患有某些疾病的高風險患者。

人工智慧將在未來的工具開發中發揮至關重要的作用，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。

(新浪醫藥)