機(jī)器學(xué)習(xí)更好地預(yù)測冠狀動脈手術(shù)期間的出血風(fēng)險

耶魯研究人員報告說，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以比傳統(tǒng)方法更好地預(yù)測接受經(jīng)皮冠狀動脈介入治療(PCI)的患者的出血風(fēng)險。

研究小組使用機(jī)器學(xué)習(xí)分析了2009年至2015年心臟病學(xué)會(ACC)心血管數(shù)據(jù)登記處(NCDR)的數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，能夠通過推斷數(shù)據(jù)模式來執(zhí)行任務(wù)。該數(shù)據(jù)庫包括在各地的醫(yī)院進(jìn)行的300多萬個程序。該團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)分析改善了PCI術(shù)后出血風(fēng)險的預(yù)測(通常用于打開因斑塊積聚而縮小的血管)，這可以更好地為患者和醫(yī)生的決策提供信息。

“我們發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)可能使我們能夠比傳統(tǒng)方法更好地提高我們預(yù)測風(fēng)險的能力，”耶魯大學(xué)心臟病專家，耶魯紐黑文醫(yī)院成果研究與評估中心(CORE)主任Harlan Krumholz博士說。“重要的是，關(guān)鍵在于如何在分析開始之前處理有關(guān)患者的信息。未來這些技術(shù)將使我們能夠在更大程度上個性化估計。”

該團(tuán)隊包括臨床醫(yī)生，臨床科學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家。該研究是首批將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于ACC大規(guī)模注冊的研究之一。CORE是心血管計算健康研究所ACC的合作伙伴，該項目是該合作的首批產(chǎn)品之一。