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雖然這曾經(jīng)相稱精確了，但Stephen Weng及其團隊想做得更好。他們成立了四種計較機進修算法，然后輸出英國378,256名患者的數(shù)據(jù)。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ACC/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(xiàn)有尺度超出跨越7.6個百分點，同時，誤報率也進步了1.6%。在到場測試的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(xiàn)有指點目標以內(nèi)的風(fēng)險身分和猜測數(shù)值，比方嚴峻的肉體疾病和皮質(zhì)類固醇的口服劑量。 “生物體系中存在大批互相感化，”Weng對媒體說。“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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