人工智能可以在15分钟内测量死于心脏病的风险

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该方法基于这样的观点，即心跳之间的差异越大，风险越大。科学家利用病史结果的历史数据来训练机器学习系统。如果患者存活，他们的心跳被认为是相对正常的。如果病人死亡，他们的心脏活动被认为是有风险的。最终风险评分来自于对各组平均连续心跳的预测。

仍有许多工作要做，包括改进培训数据，以解释更多的年龄、族裔背景和性别。当一个错误可能有危险的后果时，它显然需要准确。然而，如果风险心脏确实进入服务阶段，它可能对医疗保健至关重要。医生可以快速评估患者的健康状况，决定合适的治疗水平。CSAIL还希望通过在系统中运行标记不良的数据来帮助理解不清晰的场景。

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