近日，英国诺丁汉大学(University of Nottingham)的研究人员开发了一种“机器学习算法”（可以把它想象成一个机器人大脑）能够从大量数据中学习，然后根据数据做出预测。在这项新的研究中，该算法能够预测一组中年人群的过早死亡风险，其准确性高于人类专家开发的标准预测方法，而且人工智能花费的时间更短。
研究结果发表在PLOS ONE的《Machine Learning in Health and Biomedicine》特刊上。
该研究小组使用了2006年至2010年英国生物银行招募的50多万名年龄在40岁至69岁之间的健康数据，并一直随访到2016年。
他们研究了60个基本变量，包括性别、年龄、吸烟状况、生物测量数据（如血压和体重指数）、吃的食物类型、服用的药物和任何潜在疾病。
研究人员利用75%的人口创建了四个预测模型，其中包括两个传统的数学模型和两个机器学习算法。然后在剩下的25%人群用于检测这些模型的结果，结果发现，机器学习模型在预测死亡方面更准确。
那么，人工智能会取代人类成为我们的医生吗？ Partners Healthcare放射学副主席兼首席数据科学官、哈佛医学院放射学副教授Keith J. Dreyer博士表示，“毫无疑问，人工智能在未来将越来越多地成为临床决策的辅助手段。机器学习可以增强人类的智力，但是并不会取代医生。”
流行病学和数据科学助理教授Stephen Weng博士领导了这项工作，他说，“在对抗严重疾病的斗争中，预防性医疗是一个越来越重要的优先事项，因此我们多年来一直致力于提高计算机化健康风险评估在普通人群中的准确性。”
未来，他的团队开发的算法有望被纳入电子健康记录，并继续进行研究。它可能会提醒医生注意那些可能患有某些疾病的高风险患者。
人工智能将在未来的工具开发中发挥至关重要的作用，这些工具能够提供个性化的药物，为个体患者量身定制风险管理。
