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雖然這曾經相稱精確了，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ACC/AHA尺度，精確率的范疇從74.5%到76.4%不等。經測試，神經收集算法的精確率最高，比現有尺度超出跨越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。風趣的是，野生智能體系肯定了一些未包羅在現有指點目標以內的風險身分和猜測數值，比方嚴峻的肉體疾病和皮質類固醇的口服劑量。 “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。計較機迷信可以協助我們對這些聯絡加以探究。”（斯眉）

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