心血管疾病才是全球的首要死因

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在铺天盖地的癌症报道面前，很少有人意识到，心血管疾病是全球的首要死因——每年，都有将近2000万人由于中风和动脉堵塞等症状死去。可以想象，如果能有效预测心血管疾病的风险，提前进行药物干预，或是改变生活习惯，将有多少条生命能被挽救。

医生们也正是这么做的。通过多年的研究分析，他们发现年龄、胆固醇水平、血压等一系列因素与心血管疾病显著相关。因此，诸如美国心脏病学院（American College of Cardiology）与美国心脏病协会（American Heart Association）制作了完善的指导指南，用来分析每一名患者的心脏病风险。

▲在多年研究中，科学家们出台了一系列指导方针，评估心脏病风险

可是，人为制定的这些指南，准确吗？

“生物系统有着许多相互作用。”英国诺丁汉大学（University of Nottingham）的Stephen Weng博士说道。在他看来，人类现有的许多工具在高度复杂的人体面前，还是显得太简单了。举例来说，很多人都认为脂肪对身体有害，会增加罹患心血管疾病的可能。但在一些情况下，它反而能保护心脏免受疾病困扰。Weng博士认为，这种反常识的发现彰显了我们对人体认识的不足。

研究人员们担心这种不足会影响心脏病的预防和治疗。举例来说，现有的指南也许无法找到所有能从预防措施中受益的患者。而另一方面，它也有可能给部分患者带来不必要的治疗。为了了解目前对于心脏病风险的预测上是否还能有提升的空间，Weng博士等人想到了近来火热的人工智能。


在基于图像的医学应用上，人工智能早就远远将人类甩在了身后。这并不难理解。每一张电子化的医学图片上都有数亿个像素，在分析这些信息上，计算机远比人眼更为擅长。人们也相信，基于图像的病理诊断将是人工智能在医学领域的一大应用。

但心脏病风险的预测则不然——它几乎不会用到图像信息。相反，用来分析心脏病风险的，都是一些文字与数值（比如性别，年龄，胆固醇浓度等）。利用统计方法，人们早已建立了一套行之有效的风险评估体系。人工智能真的能做出什么新发现吗？

为了验证这一想法，Weng博士与研究人员们开发了基于不同算法的四款人工智能，并让它们阅读近30万份英国居民的医疗记录，自我学习。学习过后，研究人员给它们提供了约83000份在2005年收集到的居民医疗记录，让它们预测在2015年，这些居民是否会出现心脏病。

与当前权威的指导指南相比，这四款人工智能的准确率都显著更高！在一项评分中，标准指南的准确率为72.8%，而这四款人工智能的准确率则为74.5%到76.4%不等。其中一款神经网络的准确率比现有的权威指南高出7.6%，且假阳性率降低了1.6%。Weng博士估计，这表明额外的355条生命有望被拯救——早日确认心血管风险能让这些患者早日服用降胆固醇的药物，或是改变饮食习惯，从而变得更健康。
更有趣的是，由于这些医疗资料中含有大量如种族，家族史等原有的指南没有考虑的信息，人工智能得以从一个更全面的角度去评估心脏病风险，而这也做出了一些全新的发现。这款神经网络认为，精神疾病和皮质类固醇的服用位于十大影响心脏病的风险因子之中，而这两个风险因子不在原有的指南里。此外，这四款人工智能无一将糖尿病列为十大风险因子，与目前的权威指南有出入。

“我没法说明这项研究有多重要！”一些心血管医生说道：“我真心希望医生能早日用上人工智能，帮助我们治疗患者。”据估计，人工智能带来的改善，每年有望挽救数百万人心血管疾病患者的性命。