史丹佛的 AI 死神:预测病患的死亡时间,準确率高达 90

史丹佛大学研究人员开发出了一种 AI 算法,通过深层神经网路在 200 万笔医院医疗记录中进行训练,能够準确地预测病患的具体死亡时间。实验结果表明,準确率能够高达 90%。

提前一年预测死亡,病患临终前可免受病痛折磨

该研究团队称,该算法不仅能提前 12 个月预测患者生命结束的时间,还能计算出患者接受痛苦缓释治疗(俗称安宁治疗)的最佳时机,使得患者在临终前免受病痛折磨。

2016 年年底,史丹佛大学计算机科学系的一名研究生 Anand Avati 和该学校医学院的一个团队尝试开发一种新算法,能够确定病患的寿命长短。

通过研究发现,该算法能够在长达 12 个月前就能知晓人们生命的终结时间点,至于预测的準确度会对病患造成什幺影响?如果「预测」时间过长会造成不必要的资源浪费;如果时间较短,可能会让病患的家人没有足够的时间作出应对。

因此如果算法能够在一年内识别出,就可以帮助医生、家属对病患採用更合适、更人道的医疗干预措施。

得以成功预测的关键:找出「死亡关键数据」

那幺,史丹佛大学的研究团队是如果做到这件事的呢?问题的关键是如何找到从发现病症到十二个月内死亡的病人数据。

Anand Avati 和他的团队在之后的研究中得到了约 200 万名成人和儿童患者的电子健康档案数据。

他们利用医生已经编码的医学讯息、病人的诊断说明、预定的扫瞄次数,在医院里度过的天数、所做的各种治疗、医疗处方等数据,以此得到大量客观的标準化参数。

紧接着,这些数据被该史丹佛团队用来训练深度神经网路,从而生成「预测死亡」的算法。

雷锋网了解到,该深度神经网路是一种软体架构,它模仿大脑神经元的组织方式。算法的任务是调整每条讯息的权重和强度,以便生成一个给定患者在 3 到 12 个月内死亡的概率分数。

在后期的实验中,Avati 的团队从数十万名患者身上採集信息进行自我训练。当它学习了所有数据之后,又对数万名患者进行了临床测试。

测验结果惊人:预测一年内死亡準确率 90%,预测活过一年者準确率更达 95%

测试结果表明算法非常高效,错误率很低,在算法认为的会在 3 到 12 个月内死亡的患者中,90% 都得到了应验;而算法认为该病患存活期会超过一年的患者,95% 的人都存活了超过 12 个月。

该研究团队称,日后这些算法在数据增多的情况下还会有很大改进及提升。比如医生的笔记或者病人的自我评估都可以加入到这个系统中,从而提高预测的精度。

从这来看,通过 AI 预测病患死亡时间已经变得「靠谱」,那幺这项研究的意义在哪呢?如果该算法真的可以成功落地,对于病患以及其家属来说无疑是「残忍」的,患者明确知道了自己的死亡时间,是否能够坦然面对未来的生活呢?

有残忍,但也有好处

该团队研究人员表示,虽然病患预知自己的死亡时间这件事听起来非常残忍。但它也有很多好处。比如:

一项研究调查显示,因为不知道病患的具体死亡时间,有大约 80% 的美国人都希望在家里走完人生的最后一程,但是有 60% 都是在医院中去世的,以至于很多病人临死前的生活和他想要的往往会有很大的落差。

据了解,目前该算法已经得到了一家机构审查委员会的批准。

原文来自 dailymail,雷锋网编译。

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