急性冠狀動(dòng)脈綜合征(ACS)是一個(gè)總稱，指的是流向心臟的血液突然受阻，如果不及時(shí)治療，可能會(huì)導(dǎo)致心臟病發(fā)作。根據(jù)美國(guó)疾病控制與預(yù)防中心的數(shù)據(jù)顯示，每年超過(guò)61萬(wàn)人死于心臟病，這是美國(guó)男性和女性的主要死因。

圖片來(lái)源：圖蟲(chóng)創(chuàng)意

幸運(yùn)的是，IBM和制藥巨頭阿斯利康的科學(xué)家正在研究一種機(jī)器學(xué)習(xí)框架，這種框架可以找出ASC的早期預(yù)警信號(hào)。在Arxiv.org一篇新發(fā)表的論文“使用注意力集中的多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)急性冠狀動(dòng)脈綜合征患者進(jìn)行結(jié)果驅(qū)動(dòng)的聚類”中對(duì)此進(jìn)行了描述。

研究小組收集了中國(guó)38所城鄉(xiāng)醫(yī)院26986名成人住院患者的年齡、性別、個(gè)人病史、生活習(xí)慣、實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果、手術(shù)流程、ACS類型等近40個(gè)特征，并將其輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能。

該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被設(shè)計(jì)成同時(shí)預(yù)測(cè)4個(gè)因素：在ACS之前，他們是否經(jīng)歷過(guò)嚴(yán)重的心臟不良事件;他們是否服用了抗血小板藥物以防止冠狀動(dòng)脈內(nèi)形成血塊;他們是否服用了能降低血壓的受體阻滯劑;以及他們是否服用了他汀類藥物，這是一種幫助降低膽固醇水平，進(jìn)而預(yù)防心臟病發(fā)作和中風(fēng)的藥物。

這篇論文的作者接下來(lái)使用K-Means聚類算法原理(一種統(tǒng)計(jì)技術(shù)，數(shù)據(jù)點(diǎn)按相似性分配給集合)，根據(jù)從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得的分類數(shù)據(jù)將患者分成七組。從這些研究中，他們獲得了有用的見(jiàn)解：在第一組研究中，糖尿病是ACS的主要預(yù)測(cè)因素之一，而在另一組研究中，年齡和收縮壓在ACS的進(jìn)展中起著非常重要的作用。

“在這里，我們對(duì)ACS患者進(jìn)行了結(jié)果驅(qū)動(dòng)的聚類分析，將治療和患者結(jié)果作為患者狀態(tài)的指標(biāo)，這些集群具有不同的特征，以及對(duì)住院重大不良心臟事件結(jié)局的不同風(fēng)險(xiǎn)特征。”他們解釋道。

研究人員警告說(shuō)，盡管這種聚類對(duì)疾病預(yù)后有影響，但尚不清楚它是否能夠(或應(yīng)該)告知臨床實(shí)踐。他們指出，在沒(méi)有進(jìn)一步研究的情況下，這些風(fēng)險(xiǎn)因素不能直接轉(zhuǎn)化為臨床干預(yù)。盡管如此，他們說(shuō)他們的工作證明了人工智能驅(qū)動(dòng)的聚類分析是ACS患者分類的一種有前途的方法。

他們把選擇“臨床有意義”的結(jié)果和確定考慮治療有效性的“集群特異性”干預(yù)留給未來(lái)的研究。

原標(biāo)題：AI predicts precursors to heart attacks

作者：KYLE wiggers

編譯：鄭翊君

文章來(lái)源：

https://venturebeat.com/2019/03/05/ai-predicts-precursors-to-heart-attacks/