人工智能已越来越多地用于医疗诊断场景。
例如，网站站长家报告的Google AI系统可以帮助医生识别乳腺癌。
最近，科学家开发了一种可以预测高度精神病发作的人工智能系统。
由MaxPlanck研究所的研究人员领导的欧洲科学家团队最近开发了世界上第一个人工智能系统，用于预测高危患者的精神病发作。
根据数据，大约有3％的总人口（仅适用于美国）在其一生中会患有精神疾病。
不幸的是，预测高危患者的精神病是一项艰巨的任务。
当前的模型需要专业医疗机构中训练有素的专业人员进行深入的诊断，而这在世界上大多数人还无法立即获得。
根据科学家的研究论文：由于其确定工作费力，并且临床上高风险指定的临床效用可能会受到进一步限制，并且仅限于专门的，设备齐全的医疗保健服务，不能充分覆盖弱势群体。
因此，有必要提高预后的准确性和临床可扩展性（注意：预后是一个医学术语，分为自然预后和干预预后。
），以准确识别有精神疾病风险的患者。
实际上，这意味着医务工作者将具有更大的能力来确定哪些患者会患上精神疾病。
根据研究人员的说法，当前的临床高风险（CHR）指定存在问题，因为仅约22％的被识别人群继续表现出精神病。
这个欧洲研究小组的工作包括将已知的人类诊断方法集成到人工智能算法中。
在这项预后研究中，研究人员确定了一种可推广的风险评估工具，该工具具有较低的阈值，可将其应用于精神疾病的预测。
研究首次表明，使用算法模式识别来增强人类预后可以提高预后的准确性。
简而言之，研究人员使用专业的诊断数据来预测精神疾病，然后将其与机器学习模型相结合，以进一步得出有用的推论。
实际上，该系统在检测和诊断中的准确性几乎与人类医生的准确性相同。
该人工智能系统可以增强现有诊所的功能，并为那些相关的专业医疗服务提供高级诊断功能。
负责编辑AJX
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