科技改變生活 · 科技引領未來
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日本的研究人員使用包含與診斷成人哮喘有關的所有患者信息的深度神經網絡，已達到98%的診斷準確性。
使用相似的患者信息，邏輯分析(準確度94%)和支持向量機學習(82%)，這兩個AI輔助模型的性能均達到最高。
米子醫學中心醫學博士Katsuyuki Tomita及其同事于5月30日在《變態反應國際》上在線報告了他們的發現。
研究小組還僅使用組成研究隊列的566位患者所表現出的身體癥狀來測試了這三種技術。在這里，深層神經網絡仍然擊敗了其他技術，實現了68%的準確性，而邏輯分析的準確性為65%，支持向量機學習的準確性為60%。
完整的患者信息不僅包括身體癥狀，還包括生化檢查結果，肺功能檢查結果和支氣管激發試驗結果。
對于這項研究，檢查模型的明確診斷來自哮喘專家，研究了所有相關患者數據。
在他們的討論中，富田等。指出，他們的研究可能是計算機在診斷成人哮喘方面表現與人類專家幾乎相同的第一項研究。
他們寫道：“我們使用深度神經網絡的簡單方法比傳統的機器學習方法更為準確，可用于實施實用的個人助理服務。” “下一步[是]說服更多的醫院使用該技術，并研究將基于AI的[方法]轉移到初級保健中。”
該雜志已免費發表了該研究的全部內容。
金俊明