谷歌最新开发的AI算法,已经可以预测人的死亡时间。据研究人员表示,预测准确率可高达95%。
该项研究,着眼于住院患者的一系列临床问题,最近发表在Nature合作期刊(npj) Digital Medicine 上。谷歌将AI技术应用到大量数据上,这些数据来自两个医学中心共216000名患者,他们每人都在医院停留了至少24小时。
研究者在文章中这样解释:”我们想知道在面对范围宽广的临床问题时,深度学习能否提供有效预测。所以,我们在差距很大的临床领域挑选出预测项目,包括一项最重要的临床结果——死亡,一项标准的医疗质量指标——是否再次入院,一项资源利用率指标——住院时长,以及对于患者病情掌握情况的指标——诊断结果。”
这项概念验证研究的结果显示,该算法能准确预测患者的死亡风险、是否会再度入院、是否会延长住院时间,以及患者的出院诊断。
根据该研究,使用加利福尼亚大学旧金山医疗系统的数据所作出的患者死亡预测准确率为95%,使用芝加哥大学医学系统的数据所作出的死亡预测准确率为93%。
此准确率比传统”强化早期预警评分(augmented Early WarningScore)”预测模型的准确率更高。这种传统预测模型,使用了多种因素来帮助医生确定患者病情。根据研究报告,传统方法在加利福尼亚大学旧金山分校的准确率为85%,在芝加哥大学医学系统的准确率为83%。
由于依赖于大量的信息,医疗越来越被认为是应用AI技术的合适领域。FDA官员 Scott Gottlieb在今年早些时候发表的演讲中,就探讨了AI技术在医疗行业中应用的前景。
日前,在福克斯的一档电视节目中,家庭医学医师Mikhail Varshavski博士表示:”诚然,将大量医疗信息连接起来使用或许能够帮助患者,但数据隐私权仍然是关键。我会担心是谁在使用这些数据,又是如何使用这些数据的。作为一名医生,我希望使用这些数据的公司是为了帮助患者,而不是仅仅为了赚钱。”
“机器也会犯错,有时候错误的数据会导致机器犯错,所以我们仍然需要监管这个过程。”Varshavski博士补充道。
即使在谷歌内部,对AI的应用也存在争议。最近,谷歌退出了一项名为Maven的军事项目——该项目旨在提高无人机的瞄准精度。