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野生智能将进步心脏病猜测精确率
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虽然这曾经相称精确了,但Stephen Weng及其团队想做得更好。他们成立了四种计较机进修算法,然后输出英国378,256名患者的数据。该体系起首利用约莫295,000笔记录,以天生外部猜测模子。然后,利用盈余的记载对算法停止测试和完美。计较成果大大高于ACC/AHA尺度,精确率的范畴从74.5%到76.4%不等。经测试,神经收集算法的精确率最高,比现有尺度超出跨越7.6个百分点,同时,误报率也进步了1.6%。在到场测试的83,000组病人记载中,该体系分外援救了355人的性命。风趣的是,野生智能体系肯定了一些未包罗在现有指点目标以内的风险身分和猜测数值,比方严峻的肉体疾病和皮质类固醇的口服剂量。 “生物体系中存在大批互相感化,”Weng对媒体说。“这是人体的理想状况。计较机迷信可以协助我们对这些联络加以探究。”(斯眉)
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