机器学习算法预测心梗比美国心脏病学会/美国心脏协会（ACC / AHA）指南准确率高出7.6％。

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据估计，全球每年有两千万人死于心肌梗死。幸运的是，英国诺丁汉大学的研究人员开发了一款机器学习算法，能像医生一样预测你发生心梗或中风的可能。

美国心脏病学会/美国心脏协会（ACC / AHA）基于年龄、胆固醇水平、血压等八个因素制定了一系列评估患者心血管风险的指南。该预测系统的平均准确率是72.8％。

这个数字已经不错了，但StephenWeng带领的研究小组可以做到更好。他们设计了四种机器学习的算法，并提供英国378,256名患者的数据供算法学习。系统首先使用约295,000条记录来生成预测模型，然后用剩下的记录来测试和改进模型。算法的结果显著优于AAA / AHA指南，准确率高达74.5％至76.4％。其中，神经网络算法的表现最好，正确预测率比现有指南高7.6％，误报率则较之低1.6％。

从参与测试的83,000条患者记录中，该算法系统可以多拯救355条生命。有趣的是，人工智能系统确立了一些现有指南中未涵盖的风险因素和预测因子，如严重的精神疾病和口服皮质类固醇历史。Weng告诉《科学》杂志，“生物系统内有很多互动。现实中的人体就是这样。计算机科学能让我们探索人体内的关联。”