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雖然這曾經(jīng)相稱(chēng)精確了，但Stephen Weng及其團隊想做得更好。他們成立了四種計較機進(jìn)修算法，然后輸出英國378,256名患者的數據。該體系起首利用約莫295,000筆記錄，以天生外部猜測模子。然后，利用盈余的記載對算法停止測試和完美。計較成果大大高于A(yíng)CC/AHA尺度，精確率的范疇從74.5%到76.4%不等。經(jīng)測試，神經(jīng)收集算法的精確率最高，比現有尺度超出跨越7.6個(gè)百分點(diǎn)，同時(shí)，誤報率也進(jìn)步了1.6%。在到場(chǎng)測試的83,000組病人記載中，該體系分外援救了355人的性命。風(fēng)趣的是，野生智能體系肯定了一些未包羅在現有指點(diǎn)目標以?xún)鹊娘L(fēng)險身分和猜測數值，比方嚴峻的肉體疾病和皮質(zhì)類(lèi)固醇的口服劑量。 “生物體系中存在大批互相感化，”Weng對媒體說(shuō)。“這是人體的理想狀況。計較機迷信可以協(xié)助我們對這些聯(lián)絡(luò )加以探究。”（斯眉）

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