剑桥大学 AI 预测心脏病风险，训练数据含英国 200 万人口长期健康纪录
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剑桥大学的一个研究小组计划利用英国 200 万人的长期健康纪录，来开发一种人工智慧产品，帮助人们预测心脏病风险。该研究计划得到英国心脏基金会（BHF）和 Alan Turning 研究所的联合资助。
AI 加速心脏病预测
据了解，英国剑桥大学的研究人员开发的这款 AI 心脏病预测产品，需要使用大量的健康资讯绘制每个患者的健康趋势，分类算出每种疾病的风险，进而使临床医生更好地诊断或预测患者的疾病风险。
该项目采用深度学习和统计机器学习方法，利用地区初级保健纪录中的历史纪录、风险因素的轨迹进行建模，最终辨识未来患病的高危人群。
据悉新款预测演算法也可被应用于大型和复杂的数据密集型项目中，如临床实践研究数据链、英国生物银行、欧洲癌症与营养前瞻性调查（EPIC）等。
在英国，NHS（National Health Service）英国地区医疗服务体系，管理着英国所有医院、门诊和医务人员。目前临床医生和全科医生使用风险计算器做为“NHS 健康检查”的一部分来评估患者 10 年内心脏或循环系统出现问题的风险。
但是风险计算器存在两个弊端：一是只能对个体检测做出判断，并不能结合其病史和家族史对心脏疾病进行预测。二是风险计算器不能解释病人的危险因素是如何变化的，也不能透过特定的心脏和循环疾病（如心脏病发作、中风、心力衰竭或心律失常）来区分风险。
剑桥大学生物统计学高级讲师 Angela Wood 博士说：“直到最近，我们才拥有处理大量健康数据的技术。新的演算法可以让我们在人们过去的健康状况中找到全新的、详细的模式，预测他们未来事件的风险──最终挽救生命。”
英国心脏基金会（BHF）副医学主任 Metin Avkiran 教授表示，投资于数据科学和机器学习创新至关重要。数据科学将加速医学研究的突破，这类计划的成果将最终改变数百万生活在英国心脏和循环疾病阴影下的人们。
英国面临的最大健康威胁
据雷锋网了解，英国每年有超过 19 万人受心脏病困扰，将近7 万人死于心脏病。英国一项研究显示，心脏疾病是现今英国面临的最大健康威胁，每年造成的经济损失高达 290 多亿英镑。
为改善居民心脏健康状况，建立检测、预测工具及早对疾病进行干预。英国心脏基金会（BHF）和 Alan Turning 研究所资助剑桥大学进行了此次心脏病预测计划。
英国心脏基金会致力于资助研究人类心脏病检测诊断的医疗科技计划。Alan Turning 研究所是剑桥大学、爱丁堡大学、牛津大学、伦敦大学学院和华威大学以及英国工程和物理科学研究委员会的合资企业。
2018 年，英国心脏基金会和 Alan Turning 研究所为 6 项诊断、治疗心脏和循环疾病的研究计划提供了价值 55 万英镑的资金。
6 个计划包括：绘制心血管疾病的遗传特征、身体活动和心血管健康、心脏病发作风险预测和治疗管理、心血管疾病的个性化风险管理、血液相关的心血管疾病危险因素和模拟心脏的化学信号。
据悉，剑桥大学研发的这款 AI 心脏病预测计划，就是这 6 项研究资助之一。这些计划将成为 Alan Turning 研究所健康计划的一部分，旨在透过人工智慧和统计科学中的数据驱动创新，加速对疾病的科学认识并改善健康状况。
心脏疾病领域的 AI 应用
近年来，随着科技的进步，医疗行业人工智慧发展热度不断提升，在虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、诊疗结果预测、药物研发以及基因测序等方面均有进展。其中，AI 心脏病预测领域已有不少产品落地。
2017 年，美国医疗初创团队 AliveCor 旗下的一款行动心电图（ EGC）读取设备 Kardia 通过了美国 FDA 批准。用户只需要将手指放置设备电极位置上 30 秒，就可以透过手机上配套的 Kardia App 查看心电活动图谱和资讯。同时，这些数据将会被上传到 AliveCor 的云端，医生即可研究这些资讯，以评估心脏病、中风患者发病的潜在危险。
2018 年，Google 及其子公司 Verily 的科学家们发现了利用机器学习来评估一个人罹患心脏病风险的新方法。在自然杂志（Nature）生物医学工程栏目报告中，Verily 的研究员称，其 AI 演算法会透过机器学习，分析病人眼睛后部的扫描结果，准确地推断出数据，包括个人的年龄、血压，以及他们是否吸烟。这些资讯可以用来预测他们罹患心脏病的风险。
2018 年 8 月，微软推出了由人工智慧支援的心脏病风险评分 API。该评分基于 Apollo Hospitals 共享的 40 万印度人健康数据，将风险分为高、中、低，并提供最大风险因素见解。
据了解，印度每年有近 300 万心脏病发病人数，3,000 万印度人患有冠心病。该评分系统能够帮助医生以更全面的方式谘询患者，同时为患者提供改善生活方式和及时干预的见解。
AI 预测心血管风险的研究还在继续，我们期待未来研究人员开发更多的医疗人工智慧产品，为患者提供科学有效的建议。
（本文由 雷锋网 授权转载；首图来源：shutterstock）
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