人工智能会阻止你心脏病发作吗？

预防医学风靡一时。它可以降低长期医疗保健成本，帮助患者避免痛苦的手术，并总体上推动更长、更高质量的生活。那么，预防医学何时会从年度检查和传统检查（如乳房X光检查和结肠镜检查）转向更高科技的检查？我们现在可能正站在那个转折点。

目前正在引入几种新的人工智能工具，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来优先处理和直接拨打紧急电话。查看这些令人兴奋的项目，这些项目正在努力使心脏病发作死亡成为过去。

欧洲的人工智能决策驱动力

我们呼叫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人工智能算法，该算法可以以高达95%的准确率检测心脏骤停。在AI开发人员的研究中，人类调度员只能以大约74%的准确率执行这项任务。

心脏骤停的患者如果希望得到复苏，就需要最快的护理，这就是调度员快速准确地评估来电的重要性。通过AI指挥呼叫，更多患者可以得到加急护理，防止大脑和器官损伤或死亡。

决策AI是机器增强医学的主要新前沿之一，这个调度系统只是一个例子。其他人工智能程序包括一个用于检测颅内出血的以色列程序，以及由斯坦福科学家设计的一个可以识别癌性皮肤标记的程序。

尽管诊断总是一门艺术，尤其是对于罕见的疾病，但人工智能通过帮助医生做出更好的治疗决策来改善全球患者的预后。尽管大肆宣传，但人工智能的作用是减少医生错误；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，但是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——在高血压、家族史、肥胖和代谢综合征等心脏危险因素变得严重之前解决它们。不过，最近谷歌发布了一种新算法，该算法着眼于一个完全不同的标准来评估心脏风险：眼睛。

眼睛能告诉我们关于未来心脏健康的什么信息？眼睛的后壁，称为眼底，血管丰富。通过扫描这些血管，谷歌算法可以检测出年龄、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风险，这一比率仅略低于医疗标准SCORE测试，准确率约为72%。

Google的算法和SCORE测试之类的主要区别在于SCORE测试不太可能变得更加准确，但是随着更多的曝光和测试，Google的算法会变得对小细节更加敏感。机器学习使大多数算法都是开放式的并不断发展。他们“看到”的越多，得到的反馈越多，他们的表现就越好。

让细节很重要

大多数医学知识是高度概括的。例如，医生会告诉患者他们有X%的可能性患有特定疾病，但这个数字可能基于整个人群——而人群数量通常基于主要由白人男性组成的研究。尽管我们在实践中看到少数民族人群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。

印度的阿波罗医院与微软的医疗保健人工智能网络合作，开发了一种基于印度人口的心脏评估人工智能。即使在拥有世界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也是基于西方人口开发的。这导致了诊断错误和疾病预防工作不力。阿波罗医院的人工智能是第一个重新思考谁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以及财富的增加导致肉类消费增加和久坐不动的生活方式，心血管疾病在低收入和中等收入国家呈上升趋势。这种风险状况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——人工智能工具已经准备好改变游戏规则。