对于世界上所有错误的事情，心脏病仍然是第一杀手。取决于20％人们将仅凭突然的心脏死亡（SCD）而死亡。SCD不是心脏病发作，当动脉被阻塞时会发生，而是一种电气问题，可以阻止心脏正确跳动。
SCD似乎无处可寻。但是，由约翰·霍普金斯（John Hopkins）教授纳塔利娅·特拉亚诺瓦（Natalia Trayanova）开发的新AI，由研究科学家丹·波普斯库（Dan Popescu）（Trayanova领导下的一名博士生）领导，可以在SCD发生之前就可以发现SCD。十年前，实际上。研究结果发表在最近的一期自然心血管研究。
您可能会读到这样的预测少数派报告死刑。谁想知道他们会死什么？但是，正如Trayanova解释的那样，类似AI的预测工具可以改变医生对待患者的方式。最终，他们将有助于防止人类以前无法预测的死亡。
“如果患者的射血分数小于30％（医生）增加了除颤器；如果他们不这样做，他们就不会。” Trayanova说。“而已。”
鉴于每年有20％的人仍死于SCD，因此显然，许多用于除颤器的候选人都被错过了。然而，在另一方面，Trayanova指出，这30％的射血分数规则也导致许多人获得了真正不需要它们的除颤器。（发现一项研究23％在某些医疗机构中，收到这些设备的人不需要它们，而该数字在某些医疗机构中飙升至40％。
“使用该设备生活并不有趣，” Trayanova说。“它可以放电，组成部分故障，并且有研究表明它增加了死亡率。就像一匹马踢你的胸部一样，那真是太痛苦了。”
Trayanova的实验室建立了AI，以缩小SCD中的巨大预后差距。为了构建该系统，她的团队在156名患有心脏病的人的患者记录中训练了一台机器，他们同意分享其医疗信息。他们在患者的记录中分享了所有内容，从心脏的MRI到其他22个潜在相关信息，包括种族，体重，吸毒和高血压。
通过将所有MRI扫描喂入机器学习系统，研究人员能够辨别隐藏的模式，例如疤痕组织和其他人心脏的其他成分如何使它们易于SCD。（从技术上讲，建立了第二个AI，以了解吸烟或其他因素也会影响这种概率。）然后，在构建软件后，研究人员对来自美国60个医疗中心的患者数据进行了验证，AI的医生在其上胜过其较高的医生。诊断。
Trayanova的AI模型可以提供一个个性化的估计，即在10年的时间内，在任何一年中拥有SCD。这样一来，医生就可以与患者进行对话，讨论前进的最佳行动方案。AI还向医生披露了自己的确定性。“您可以说，‘好吧，您有50％的可能性在五年内拥有[SCD]，但这就是我的[估算]的确定性，” Trayanova说。
对于一个被标记的人来说，可能需要除颤器，这很好，因为他们被正确诊断，因此可以挽救他们的生命。对于AI的射血分数较差但风险较低的人来说，医生可能会建议随访，药物和/或生活方式改变以帮助他们的心脏而不手术。也许该患者仍然需要植入线的除颤器，但由于AI，他们也可能会避免不适。
While Trayanova isn’t a practicing physician herself, she paints a convincing picture of how seemingly cold, calculating AI tools can cut through imperfect best practices in medicine and ultimately serve as a mechanism that doctors can leverage for the long-term care of their patients. The bottleneck now is actually getting these AI tools into the hands of more doctors, since Trayanova works only with a limited pool of clinicians via her research lab.
理想情况下，这些AI将直接烘烤到患者健康记录平台中，以便任何医生可以随时访问它们。确实，梅奥诊所有花了数百万美元将AI整合到其系统中以治疗心脏病；但是AI仅适用于心电图读数。美国的医疗保健系统根本无法很好地将尖端AI模型纳入其软件中。
Trayanova说：“ [AI]有很多选择可以前进，但单个研究人员无法做到。”“需要从[医疗]社区提供很多买入。”