本周一，谷歌旗下的Medical Brian团队宣布开发了一种新的人工智能算法，可以帮助医院预测病人的死亡时间，并有望在医疗领域展开更广泛的应用。
人工智能观察小智君 2018/06/19 21:14浏览 5.2W字体：宋
生老病死是自然规律，死亡更是人类不可避免的过程。那么，死亡是不是可以被预测呢？随着科技越来越发达，目前正火热的人工智能或许可以做到这一点。继斯坦福大学于今年1月开发了一种基于大数据的AI算法，能够以90%的准确率预测死亡后，本周一，谷歌旗下的Medical Brian团队推出了一种新的人工智能算法，可以帮助医院预测病人的死亡时间，并有望在医疗领域展开更广泛的应用。
但是，这项技术是福是祸，暂时还不能下定论。
生老病死虽是一种人类不可避免的自然规律，但有时候还是有很多人，想知道自己什么时候会死去，想知道自己的生命究竟还剩下几天。听起来，这有点天方夜谭，毕竟未来的一切都是不可预测的，但是，随着技术的进步，让这一问题成为现实，似乎也不是不可能。或许，在研究人员的眼里，通过科学的方法预测人们何时死亡是一件充满“魅力”的研究。
因此，随着技术的进步，越来越多的研究人员、科技巨头等投身于这一领域的研究。
谷歌预测死亡新AI工具，将应用到诊所
本周一，谷歌旗下的Medical Brian团队宣布开发了一种新的人工智能算法，可以帮助医院预测病人的死亡时间，并有望在医疗领域展开更广泛的应用。值得一提的是，根据早期的结果显示，人工智能系统的预测时间要比医生的结论还要准确。
据外媒报道，此前一名患乳腺癌晚期的女士在医院就诊时，医院的电脑在读取了她的生命特征后，预测她在住院期间去世的概率大约为9.3%。随后，谷歌开发的一个新型算法在读取了病人的175,639个数据点后测算死亡风险为19.9%。她几天之后便去世了。
根据彭博社的报道，这款AI技术具有很大的潜力，包括利用之前无法使用的医疗信息。一旦将有效数据输入到人工智能系统，人工智能技术就会对死亡时间、治疗时间以及病人再入院等可能性做出预测。
此外，为了达到目的，该AI团队记录了超过175639份病人的病历，包括医生的手写病历和电子病历。根据谷歌介绍，这正是最新人工智能技术与之前深度学习技术的关键区别。在整个研究过程中，他们共分析了216221名患者，其中包括大于46亿条的健康记录数据点。
今年5月，谷歌人工智能主管Jeff Dean表示，谷歌的下一步计划就是将这套预测系统应用到诊所。与此同时，谷歌的团队还在《自然》杂志上发表了一篇论文，其中提到了人工智能技术的预测算法：“这些模型所有情况下都要比传统的临床预测模型更有效。我们相信这种方法可以为各种临床场景创建提供准确的预测范围。”
斯坦福大学开发AI算法，死亡预测时间准确率高达90%
今年1月，斯坦福大学推出了一项“吓人”的AI技术——预测病人的死亡时间，准确率高达90%。虽然这听起来让人感到“惊吓”，但该研究小组表示，该技术可以极大地改善对病人及其家人的年终护理：通过更准确地预测出绝症或重病患者何时会去世，照顾者可以优先考虑他们的愿望，并确保在为时已晚之前进行重要的谈话。
据了解，在发表于arxiv的一篇论文中，相关研究小组称，在病人想要度过余生的方式和实际发生的方式之间往往存在着巨大的差异——大约80%的美国人希望在家里度过最后的日子，但多达60%的人最终死于医院，因此，缩小这一差距也成为这个AI系统的最原始动力。
根据科技杂志《IEEE Spectrum》的报道，该团队主要采用了医疗大数据来训练深度神经网络，从而生成算法。最关键的是，该算法不仅能提前12个月来预测患者生命结束的时间，还能计算出患者接受痛苦缓解治疗的最佳时间，以免患者在临终前饱受病痛折磨。
对此，斯坦福大学人工智能实验室计算机科学博士研究生Anand Avati表示：“我们可以利用在医疗保健环境下常规收集的操作数据建立一个预测模型，而不是精心设计的实验研究。现有数据的规模使我们能够建立一个全因死亡率预测模型，而不是特定于疾病或人口统计学的预测模型。”
这个工具本身并不是用来指导护理过程的，相反，它可以与人类医生的评估结合使用，以便在对患者进行生命结束计划的预筛查中做出积极更精确的决定。最重要的是，该算法得到了机构审查委员会的批准。
AI预测死亡，到底是福是祸？
对于AI预测死亡到底是福是祸，简单来说，这是一个人工智能新的应用领域，可以为人类提供最可贵的服务——给病人最后的时光。但是，即使这项技术在帮助人类医生筛选病人进行治疗方面存在益处，其隐藏的“祸事”也不可小觑。
首先，是隐私问题。众所周知，在进行这项研究的过程中，研究员会需要大量的医疗数据，而多数医疗数据库都是独立存在的，分布在各种医疗系统和政府机构中。所以，如果将这些数据集中起来，比如由谷歌牵头，将私有企业和公共医疗系统中海量的患者健康数据汇集到一起，那么他们将有可能发展起健康产业，并成为医疗行业的垄断者。
另外，值得注意的是，谷歌参与的医学研究部门DeepMind Health曾在2017年在未经同意下收集患者数据，从而违反了英国法律而被指控。难过的是，DeepMind最近又遭到了谷歌审核小组的质疑，原因依然是来自它与英国国民医疗服务体系（NHS）合作共享医疗数据的事宜。
无独有偶，2016年，谷歌由于获得了伦敦三家医院超过160万患者的数据，遭到了来自患者的强烈反对。据了解，当时，谷歌正在开发一款应用，可以在病人的肾脏出现问题时第一时间通知医生。
实际上，除了非法获取数据外，医疗领域数据泄露的事件层出不穷，如果在研究过程中，利用了公众的数据却无法保证数据的安全，这势必会演变成一个更严重的问题。
其次，是医疗资源分配问题。如果一位病人并且要明显比另外一位病人严重，那么医院是否会根据人工智能的预测结论合理分配医疗资源，也非常值得关注。另外，对病人来说，知道自己的死亡时间，无疑是会加大其心理压力，那么应该如何保证，这份压力不会对患者的疾病造成负面的影响呢？
最后，是关于确保该AI技术被合理应用的问题。虽然，这项技术在一定程度上可以帮助医生进行更精准的判断，但是，在这个过程中，保证病人能够通过AI技术受益，是最重要的，而不是让技术公司从中渔利。
因此，将这项技术应用于现实还有很多的问题要去解决，比如AI、伦理等等。究竟是福是祸，还需要进一步的关注。
