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。 如果“預測”時間過長會造成不必要的資源浪費；如果時間較短， 可能會讓病患的家人沒有足夠的時間作出應對。
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， 它模仿大腦神經元的組織方式。 演算法的任務是調整每條資訊的權重和強度， 以便生成一個給定患者在3到12個月內死亡的概率分數。
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。
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， 95%的人都存活了超過12個月。
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， 患者明確知道了自己的死亡時間， 是否能夠坦然面對未來的生活呢？
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， 但是有60%都是在醫院中去世的， 以至於很多病人臨死前的生活和他想要的往往會有很大的落差。
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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