斯坦福 AI 系統能預測病患死亡時間 準確率高達 90%
2016年年底,斯坦福大學電腦科學系的一名研究生Anand Avati和該學校醫學院的一個團隊嘗試開發一種新演算法,能夠確定病患的壽命長短。
通過研究發現,該演算法能夠在長達12個月前就能知曉人們生命的終結時間點。
因此如果演算法能夠在一年內識別出,就可以幫助醫生、家屬對病患採用更合適、更人道的醫療干預措施。
那麼,斯坦福大學的研究團隊是如果做到這件事的呢?問題的關鍵是如何找到從發現病症到十二個月內死亡的病人數據。
Anand Avati和他的團隊在之後的研究中得到了約200萬名成人和兒童患者的電子健康檔案資料。
他們利用醫生已經編碼的醫學資訊、病人的診斷說明、預定的掃描次數,在醫院裡度過的天數、所做的各種治療、醫療處方等資料,以此得到大量客觀的標準化參數。
緊接著,這些資料被該斯坦福團隊用來訓練深度神經網路,從而生成“預測死亡”的演算法。該深度神經網路是一種軟體架構,
在後期的實驗中,Avati的團隊從數十萬名患者身上採集資訊進行自我訓練。當它學習了所有資料之後,又對數萬名患者進行了臨床測試。
測試結果表明演算法非常高效,錯誤率很低,在演算法認為的會在3到12個月內死亡的患者中,90%都得到了應驗;而演算法認為該病患存活期會超過一年的患者,
該研究團隊稱,日後這些演算法在資料增多的情況下還會有很大改進及提升。比如醫生的筆記或者病人的自我評估都可以加入到這個系統中,從而提高預測的精度。
從這來看,通過AI預測病患死亡時間已經變得“靠譜”,那麼這項研究的意義在哪呢?如果該演算法真的可以成功落地,對於病患以及其家屬來說無疑是“殘忍”的,
該團隊研究人員表示,雖然病患預知自己的死亡時間這件事聽起來非常殘忍。但它也有很多好處。比如:1、能夠盡可能讓患者擁有更好的臨終關懷。2、能夠讓醫生提前就能實施更多的治療方案。一項研究調查顯示,因為不知道病患的具體死亡時間,有大約80%的美國人都希望在家裡走完人生的最後一程,
據悉,目前該演算法已經得到了一家機構審查委員會的批准。
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