使用机器学习应用程序来预测患者患COPD的风险

一个由美国多家机构的bob88体育平台登录医学研究人员、工程师和计算机科学家组成的团队发现，机器学习技术可以帮助医生预测哪些患者有患慢性阻塞性肺病的风险。在他们的研究中，报告在杂志上自然遗传学在美国，该团队利用患者肺活量图数据训练了一个深度学习网络来预测慢性阻塞性肺病的发展。

慢性阻塞性肺病是全世界第三大最常见的死亡原因。这个术语描述了大量的阻塞性肺部疾病，如哮喘、支气管炎和肺气肿。先前的研究表明，越早治疗慢性阻塞性肺病，就能越早应用治疗，从而减缓其进展。出于这个原因，医学科学家一直在努力寻找新的方法来发现最危险的病人。在这项新的努力中，研究小组将机器学习应用于这项任务。

研究人员训练了一个深度卷积神经网络来识别COPD患者和非COPD患者之间的差异。教系统的数据来自患者医疗记录潜在的诊断分类系统和螺旋图。肺活量计是通过对患者进行肺活量测定而产生的，患者向一个管状装置呼气，该装置与一台计算机器相连肺的力量。

一旦该系统能够区分健康的肺和患有COPD的肺，研究小组就会添加多年来收集的责任评分数据，以帮助发现早期COPD患者。然后，他们在英国生物银行(UK Biobank)的32.5万名患者的数据上运行了这个系统，其中包括螺旋图。他们还提供了其他几个医疗保健相关项目参与者的风险数据。他们发现，他们能够训练该系统来检测COPD患者的早期症状。

研究小组的结论是，他们的系统很快就可以通过输入肺活量图数据来筛查慢性阻塞性肺病患者。他们还指出，它可以用于新的研究工作，旨在更充分地了解COPD是如何在肺部开始的，以及为什么它有时进展得如此之快。

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