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美国最新研究显示，人工智能通过查看心脏测试结果，以高达85%以上的准确率预测了一个人在一年内死亡的可能性。令人惊讶的是，不少测试结果在医生看来是正常的。
来自美国宾夕法尼亚州医疗服务提供商Geisinger的布兰登福纳特（Brandon Fornwalt）和他的同事们让人工智能检查了近40万人的177万次心电图结果，以预测谁在未来一年内死亡的风险更高。
心电图记录了心脏的电活动，当心脏病发作或心律失常时，心电图模式会产生变化。
研究小组训练了两种版本的人工智能：一种是只给算法提供原始的心电图数据，这些数据测量了随时间变化的电压。另一种是给算法提供结合患者年龄和性别的心电图数据。
他们使用一种称为AUC的指标来衡量人工智能的表现，该指标可以衡量一个模型在区分两组人群（在本例中指一年内死亡的患者和幸存的患者）时表现得有多好。人工智能的得分一直在0.85以上，完美得分为1，0.5分表明两组之间没有区别。
Fornwalt说，目前医生使用的风险评分模型的AUC在0.65到0.8之间。
为了进行比较，研究人员还根据目前医生评估心电图的特征（比如心电图中的某些模式）创建了一个算法。
Fornwalt说：“不管怎样，基于电压的模型总是比其他任何基于我们已从心电图测得的指标的模型都要好。”
人工智能准确地预测了死亡风险，即使在心脏病学家认为心电图正常的人群中也是如此。三位心脏病专家独立复查了外观正常的心电图，最终还是没能找出人工智能所检测到的异常电图。
Fornwalt说：“这一发现表明，这个模型看到的可能是人类看不到的东西，或者至少是我们忽略并认为正常的东西。人工智能可能会教给我们一些几十年来我们一直误解的东西。”
目前仍不清楚人工智能的判断依据是什么，这让一些医生不愿意使用这种算法。
合作者Christopher Haggerty说，这项研究是基于历史数据的，在临床研究中证明这种算法能够改善患者的预后是很重要的。
这项研究将于11月16日在达拉斯举行的美国心脏协会科学会议上发表。
