【 圖片來源：Digital Health ? 】

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

AI加速心臟病預(yù)測

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

該項目采用深度學(xué)習(xí)和統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)方法，利用國家初級保健記錄中的歷史記錄、風(fēng)險因素的軌跡進行建模，最終系統(tǒng)地識別未來患病的高危人群。

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

在英國，NHS（National Health Service）英國國家醫(yī)療服務(wù)體系，管理著英國所有醫(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)險計算器作為“NHS健康檢查”的一部分來評估患者10年內(nèi)心臟或循環(huán)系統(tǒng)出現(xiàn)問題的風(fēng)險。

但是風(fēng)險計算器存在兩個弊端：一是只能對個體檢測做出判斷，并不能結(jié)合其病史和家族史對心臟疾病進行預(yù)測。二是風(fēng)險計算器不能解釋病人的危險因素是如何變化的，也不能通過特定的心臟和循環(huán)疾?。ㄈ缧呐K病發(fā)作、中風(fēng)、心力衰竭或心律失常）來區(qū)分風(fēng)險。

劍橋大學(xué)生物統(tǒng)計學(xué)高級講師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在人們過去的健康狀況中找到全新的、詳細的模式，預(yù)測他們未來事件的風(fēng)險——最終挽救生命?！?/p>

英國心臟基金會（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，這類項目的成果將最終改變數(shù)百萬生活在英國心臟和循環(huán)疾病陰影下的人們。

英國面臨的最大健康威脅

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，英國每年有超過19萬人受心臟病困擾，將近7萬人死于心臟病。英國一項研究顯示．心臟疾病是現(xiàn)今英國面臨的最大健康威脅，每年造成的經(jīng)濟損失高達290多億英鎊。

為改善居民心臟健康狀況，建立檢測、預(yù)測工具及早對疾病進行干預(yù)。英國心臟基金會（BHF）和Alan Turning 研究所資助劍橋大學(xué)進行了此次心臟病預(yù)測項目。

英國心臟基金會致力于資助研究人類心臟病檢測診斷的醫(yī)療科技項目。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)以及英國工程和物理科學(xué)研究委員會的合資企業(yè)。

2018年，英國心臟基金會和Alan Turning?研究所為六項診斷、治療心臟和循環(huán)疾病的研究項目提供了價值55萬英鎊的資金。

六個項目包括：繪制心血管疾病的遺傳特征、身體活動和心血管健康、心臟病發(fā)作風(fēng)險預(yù)測和治療管理、心血管疾病的個性化風(fēng)險管理、血液相關(guān)的心血管疾病危險因素和模擬心臟的化學(xué)信號。

據(jù)悉，劍橋大學(xué)研發(fā)的這款A(yù)I心臟病預(yù)測項目，就是這六項研究資助之一。這些項目將成為Alan Turning?研究所健康計劃的一部分，旨在通過人工智能和統(tǒng)計科學(xué)中的數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新，加速對疾病的科學(xué)認識并改善健康狀況。

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、病歷與文獻分析、醫(yī)療影像輔助診斷、診療結(jié)果預(yù)測、藥物研發(fā)、以及基因測序等方面均有喜人進展。其中，AI心臟病預(yù)測領(lǐng)域已有不少產(chǎn)品落地。

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

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

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

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。該評分系統(tǒng)能夠幫助醫(yī)生以更全面的方式咨詢患者，同時為患者提供改善生活方式和及時干預(yù)的見解。

AI預(yù)測心血管風(fēng)險的研究還在繼續(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。

來源：雷鋒網(wǎng)