趋势网(微博｜微信｜熊掌号)：预防医学风靡一时。它可以降低长期的医疗保健成本，帮助患者避免痛苦的手术，并且整体推动更长寿，更优质的生活。那么预防医学何时会从年度检查和传统检查（如乳房X线照片和结肠镜检查）转向更高科技的事物？我们现在可能站在那个转折点。

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目前正在引入几种新的AI工具，这些工具有可能检测未来的心脏病发作风险，甚至可以根据患者发生心脏事件的可能性确定优先次序并指导紧急呼叫。看看这些令人兴奋的项目正在努力使心脏病发作死亡成为过去。

欧洲的AI决策驱动程序

之所以称为紧急服务是因为我们需要立即护理，但并非所有紧急呼叫都像其他紧急呼叫一样紧急。这就是为什么，为了优先考虑呼叫响应，四个欧洲国家正在推出一种能够以高达95％的准确率检测心脏骤停的AI算法。在AI开发人员的研究中，人类调度员只能以大约74％的准确率执行此任务。

如果心脏骤停患者希望进行复苏，则需要最快速的护理，这就是调度员快速准确地评估来电的重要原因。通过AI指导呼叫，更多患者可以接受加速护理，防止脑和器官损伤或死亡。

决策AI是机器增强医学的主要新领域之一，这个调度系统就是一个例子。其他AI程序包括以色列检测颅内出血的程序，以及斯坦福大学科学家设计的程序，可以识别癌症皮肤斑纹。

特别是对于罕见的病症，尽管诊断也是一种艺术形式，但AI通过帮助医生做出更好的治疗决策来改善全球患者的治疗效果。尽管大肆宣传，人工智能的作用在于减少医生的错误 ; 它不会取代医生。

预测未来疾病

最大限度地提高紧急调度员对心脏骤停的反应显然很重要，但如果我们能够在心脏问题出现之前对其进行治疗呢？这是预防性心脏病学计划的主要目标——解决高血压，家族史，肥胖和代谢综合征等心脏危险因素。不过，最近谷歌发布了一种新算法，该算法着眼于评估心脏风险的完全不同的标准：眼睛。

眼睛可以告诉我们未来心脏健康的哪些方面？被称为眼底的眼后壁富含血管。通过扫描这些血管，谷歌算法可以检测包括年龄，个体是否吸烟，血压水平等因素。目前该算法可以在70％的时间内正确预测心脏病风险，这一比率仅略低于医学标准SCORE测试，其准确率约为72％。

谷歌算法和SCORE测试之间的主要区别在于SCORE测试不太可能变得更准确，但随着曝光和测试的增加，谷歌算法将对小细节变得更加敏感。机器学习使大多数算法开放式并且不断开发。他们“看到”的越多，他们获得的反馈越多，他们的表现就越好。

让细节变得重要

大多数医学知识都是高度概括的。例如，医生会告诉患者他们患有特定病症的可能性为X％，但这个数字可能基于整个人群-人口数量通常基于主要由白人组成的研究。虽然我们在实践中看到少数群体的药物有效性和疾病风险水平不同，但研究和统计数据很少反映这些差异。

与微软的AI Healthcare for Healthcare合作，印度的Apollo Hospitals开发了一种基于印度人群的心脏评估AI。即使在世界上近七分之一人口的印度，目前使用的大多数技术和评估工具都是基于西方人口开发的。这导致诊断错误和疾病预防工作不良。阿波罗医院的AI是第一个重新考虑以诊断技术为中心的人工智能。

心血管疾病是全球死亡的主要原因，随着西方饮食习惯的出口，低收入和中等收入国家的心血管疾病正在上升，财富的增加导致更多的肉类消费和更久坐的生活方式。这种风险特征使得更好的疾病检测和预防工作比以往任何时候都更加重要 - 人工智能工具已准备好改变游戏规则。