算法使用53个数据点来预测心力衰竭后的预期寿命

加利福尼亚大学洛杉矶分校(UCLA)的研究人员开发了一种算法，该算法能够准确预测哪些患者可以在心脏移植手术中存活以及存活多长时间。调查结果于3月28日发布在PLOS One中。

在这项研究中，由加州大学洛杉矶分校(UCLA)校长电气和计算机工程教授Mihaela van der Schaar领导，研究人员测试了“预测树”算法预测心力衰竭患者预期寿命的能力。

预测者树使用机器学习来分析53个数据点，其中33个与有关收件人或潜在收件人的信息有关，14个与捐助者有关，六个集中在捐助者与接收者之间的兼容性上。此外，这些数据点可以帮助预测心力衰竭患者接受移植的寿命。

加州大学洛杉矶分校戴维·格芬医学院的心脏病专家马丁·卡迪拉拉斯博士说：“采用这种方法，我们能够鉴定出大量的患者，这些患者是良好的移植候选者，但传统方法无法鉴定出这些患者。” “这种方法通过允许针对同一问题的多种替代解决方案，但考虑到每个人的可，从而更好地类似于人类的思维过程。”

研究人员在来自器官共享网络联合网络的30年数据中测试了该算法的准确性。研究人员发现，它的表现优于其他机器学习方法以及提供商提供的预测。

“我们的工作表明，使用这种基于机器学习的新算法可以挽救更多生命，”伦敦艾伦·图灵研究所研究员，牛津大学人类教授范德·沙尔说。“这对于确定哪些患者最需要紧急心脏移植以及哪些患者是桥梁疗法(例如植入式机械辅助装置)的良好候选人特别有用。”

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