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      醫(yī)療科技 正文
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      劍橋大學(xué)AI預(yù)測(cè)心臟病風(fēng)險(xiǎn),訓(xùn)練數(shù)據(jù)含英國(guó)200萬人口長(zhǎng)期健康記錄

      本文作者: 劉思思 2019-01-29 18:43
      導(dǎo)語(yǔ):劍橋大學(xué)的一個(gè)研究小組計(jì)劃利用英國(guó)200萬人的長(zhǎng)期健康記錄,來開發(fā)一種人工智能產(chǎn)品,幫助人們預(yù)測(cè)心臟病風(fēng)險(xiǎn)。

      劍橋大學(xué)AI預(yù)測(cè)心臟病風(fēng)險(xiǎn),訓(xùn)練數(shù)據(jù)含英國(guó)200萬人口長(zhǎng)期健康記錄

      【 圖片來源:Digital Health   】

      劍橋大學(xué)的一個(gè)研究小組計(jì)劃利用英國(guó)200萬人的長(zhǎng)期健康記錄,來開發(fā)一種人工智能產(chǎn)品,幫助人們預(yù)測(cè)心臟病風(fēng)險(xiǎn)。該研究項(xiàng)目得到了英國(guó)心臟基金會(huì)(BHF)和Alan Turning 研究所的聯(lián)合資助。

      AI加速心臟病預(yù)測(cè)

      據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,英國(guó)劍橋大學(xué)的研究人員開發(fā)的這款A(yù)I心臟病預(yù)測(cè)產(chǎn)品,需要使用大量的健康信息繪制每個(gè)患者的健康趨勢(shì),分類算出每種疾病的風(fēng)險(xiǎn),從而使臨床醫(yī)生更好地診斷或預(yù)測(cè)患者的疾病風(fēng)險(xiǎn)。

      該項(xiàng)目采用深度學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法,利用國(guó)家初級(jí)保健記錄中的歷史記錄、風(fēng)險(xiǎn)因素的軌跡進(jìn)行建模,最終系統(tǒng)地識(shí)別未來患病的高危人群。

      據(jù)悉新款預(yù)測(cè)算法也可被應(yīng)用于大型和復(fù)雜的數(shù)據(jù)密集型項(xiàng)目中,如臨床實(shí)踐研究數(shù)據(jù)鏈、英國(guó)生物銀行、歐洲癌癥與營(yíng)養(yǎng)前瞻性調(diào)查(EPIC)等。

      在英國(guó),NHS(National Health Service)英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系,管理著英國(guó)所有醫(yī)院、門診和醫(yī)務(wù)人員。目前臨床醫(yī)生和全科醫(yī)生使用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算器作為“NHS健康檢查”的一部分來評(píng)估患者10年內(nèi)心臟或循環(huán)系統(tǒng)出現(xiàn)問題的風(fēng)險(xiǎn)。

      但是風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算器存在兩個(gè)弊端:一是只能對(duì)個(gè)體檢測(cè)做出判斷,并不能結(jié)合其病史和家族史對(duì)心臟疾病進(jìn)行預(yù)測(cè)。二是風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算器不能解釋病人的危險(xiǎn)因素是如何變化的,也不能通過特定的心臟和循環(huán)疾病(如心臟病發(fā)作、中風(fēng)、心力衰竭或心律失常)來區(qū)分風(fēng)險(xiǎn)。

      劍橋大學(xué)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)高級(jí)講師Angela Wood博士說:“直到最近,我們才擁有處理大量健康數(shù)據(jù)的技術(shù)。新的算法可以讓我們?cè)谌藗冞^去的健康狀況中找到全新的、詳細(xì)的模式,預(yù)測(cè)他們未來事件的風(fēng)險(xiǎn)——最終挽救生命。”

      英國(guó)心臟基金會(huì)(BHF)副醫(yī)學(xué)主任Metin Avkiran教授表示,投資于數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)新至關(guān)重要。數(shù)據(jù)科學(xué)將加速醫(yī)學(xué)研究的突破,這類項(xiàng)目的成果將最終改變數(shù)百萬生活在英國(guó)心臟和循環(huán)疾病陰影下的人們。

      英國(guó)面臨的最大健康威脅

      據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,英國(guó)每年有超過19萬人受心臟病困擾,將近7萬人死于心臟病。英國(guó)一項(xiàng)研究顯示.心臟疾病是現(xiàn)今英國(guó)面臨的最大健康威脅,每年造成的經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)290多億英鎊。

      為改善居民心臟健康狀況,建立檢測(cè)、預(yù)測(cè)工具及早對(duì)疾病進(jìn)行干預(yù)。英國(guó)心臟基金會(huì)(BHF)和Alan Turning 研究所資助劍橋大學(xué)進(jìn)行了此次心臟病預(yù)測(cè)項(xiàng)目。

      英國(guó)心臟基金會(huì)致力于資助研究人類心臟病檢測(cè)診斷的醫(yī)療科技項(xiàng)目。Alan Turning 研究所是劍橋大學(xué),愛丁堡大學(xué),牛津大學(xué),倫敦大學(xué)學(xué)院和華威大學(xué)以及英國(guó)工程和物理科學(xué)研究委員會(huì)的合資企業(yè)。

      2018年,英國(guó)心臟基金會(huì)和Alan Turning 研究所為六項(xiàng)診斷、治療心臟和循環(huán)疾病的研究項(xiàng)目提供了價(jià)值55萬英鎊的資金。

      六個(gè)項(xiàng)目包括:繪制心血管疾病的遺傳特征、身體活動(dòng)和心血管健康、心臟病發(fā)作風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和治療管理、心血管疾病的個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)管理、血液相關(guān)的心血管疾病危險(xiǎn)因素和模擬心臟的化學(xué)信號(hào)。

      據(jù)悉,劍橋大學(xué)研發(fā)的這款A(yù)I心臟病預(yù)測(cè)項(xiàng)目,就是這六項(xiàng)研究資助之一。這些項(xiàng)目將成為Alan Turning 研究所健康計(jì)劃的一部分,旨在通過人工智能和統(tǒng)計(jì)科學(xué)中的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新,加速對(duì)疾病的科學(xué)認(rèn)識(shí)并改善健康狀況。

      心臟疾病領(lǐng)域的AI應(yīng)用

      近年來,隨著科技的進(jìn)步,醫(yī)療行業(yè)人工智能發(fā)展熱度不斷提升,在虛擬助理、病歷與文獻(xiàn)分析、醫(yī)療影像輔助診斷、診療結(jié)果預(yù)測(cè)、藥物研發(fā)、以及基因測(cè)序等方面均有喜人進(jìn)展。其中,AI心臟病預(yù)測(cè)領(lǐng)域已有不少產(chǎn)品落地。

      2017年,美國(guó)醫(yī)療初創(chuàng)團(tuán)隊(duì) AliveCor 旗下的一款移動(dòng)心電圖( EGC)讀取設(shè)備 Kardia通過了美國(guó) FDA 批準(zhǔn)。用戶只需要將手指放置設(shè)備電極位置上 30 秒的時(shí)間,就可以通過手機(jī)上配套的 Kardia App 查看心電活動(dòng)圖譜和信息。同時(shí),這些數(shù)據(jù)將會(huì)被上傳到 AliveCor 的云端,醫(yī)生即可對(duì)這些信息進(jìn)行訪問,以評(píng)估心臟病、中風(fēng)患者發(fā)病的潛在危險(xiǎn)。

      2018年,谷歌及其子公司Verily的科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了利用機(jī)器學(xué)習(xí)來評(píng)估一個(gè)人患心臟病風(fēng)險(xiǎn)的新方法。在自然雜志(Nature)生物醫(yī)學(xué)工程欄目報(bào)告中,Verily的研究員稱其AI演算法會(huì)通過機(jī)器學(xué)習(xí),分析病人眼睛后部的掃描結(jié)果,準(zhǔn)確地推斷出數(shù)據(jù),包括個(gè)人的年齡、血壓,以及他們是否吸煙。這些信息可以用來預(yù)測(cè)他們患心臟病的風(fēng)險(xiǎn)。

      2018年8月,微軟推出了由人工智能支持的心臟病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分API。該評(píng)分基于Apollo Hospitals共享的40萬印度人健康數(shù)據(jù),將風(fēng)險(xiǎn)分為高、中、低,并提供最大風(fēng)險(xiǎn)因素見解。

      據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,印度每年有近300萬心臟病發(fā)病人數(shù),3000萬印度人患有冠心病。該評(píng)分系統(tǒng)能夠幫助醫(yī)生以更全面的方式咨詢患者,同時(shí)為患者提供改善生活方式和及時(shí)干預(yù)的見解。

      AI預(yù)測(cè)心血管風(fēng)險(xiǎn)的研究還在繼續(xù),我們期待未來研究人員開發(fā)更多的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品,為患者提供科學(xué)有效的建議。


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