在預(yù)測(cè)個(gè)人在未來(lái)10年內(nèi)遭受心臟病或中風(fēng)的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)相比不再具有一致性，因此也沒(méi)有作為護(hù)理途徑指南的可靠性。

研究人員在分析了英國(guó)360萬(wàn)名患者的病歷后得出結(jié)論，這些病歷在截至2018年的20年中被注冊(cè)表進(jìn)行了追蹤。

該團(tuán)隊(duì)研究了19種不同的預(yù)測(cè)方法，其中12種代表某種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)。

令人失望的表現(xiàn)最糟糕的是，當(dāng)這兩種類型的模型都假定患者在無(wú)意間“檢查”病歷的情況下沒(méi)有任何心血管疾病時(shí)，這意味著他們的臨床信息由于任何原因而停止更新。

作者在本月發(fā)表于BMJ的研究中寫道，邏輯模型和常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型“不應(yīng)在不考慮審查的情況下直接應(yīng)用于長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)”?！翱紤]審查并且可以解釋的生存模型……是可取的?！?/p>

全圖風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的一個(gè)示例：使用常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算器進(jìn)行心血管事件風(fēng)險(xiǎn)為9.5%至10.5%的患者在隨機(jī)森林模型中的風(fēng)險(xiǎn)為2.9%至9.2%神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)介于%到7.2%之間。

所有19個(gè)模型在人口水平上都能很好地預(yù)測(cè)疾病，但這在特定的臨床環(huán)境中意義不大。

作者寫道：“我們發(fā)現(xiàn)，在不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)模型之間和之內(nèi)，個(gè)別患者對(duì)心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)差異很大，尤其是對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)較高的患者（使用相似的預(yù)測(cè)指標(biāo)時(shí)）?！薄昂笄谀Ｐ秃蜋C(jī)器學(xué)習(xí)模型忽略了審查，大大降低了心血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>

研究人員的人數(shù)包括在中國(guó)和荷蘭以及英國(guó)的研究人員，他們?cè)诒痉治鲋惺褂昧诵难芗膊?，但建議研究結(jié)果也可能適用于其他嚴(yán)重的健康風(fēng)險(xiǎn)。

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