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AI预测人类死亡时间越来越精准了我们应该是喜还

发布时间:2019-05-27 23:19 来源:5524澳门24小时线路

  科学家和医生们利用 50 万名患者数据研发了一款人工智能工具,在全方位考量患者的家族病史、摄入盐量、用药情况、使用防晒霜情况等各方面因素的情况下,预测哪些患者的早亡风险较高。

  研究人员称,该人工智能系统在测试中的预测结果「非常精确」,可靠度约比现有的机器学习系统所做估测高 10%。

  这项研究由英国诺丁汉大学开展,由流行病学与数据科学助理教授 Stephen Weng 博士主导本次研究。

  Stephen Weng 博士表示,「大多数研究应用都专注于单一疾病领域,而预测由多种疾病引发的死亡概率极为复杂,考虑各种可能造成影响的与个体因素的情况更是如此。

  为此,我们开发了一种独特且全面的方法,通过机器学习技术预测某人早亡的概率,这是在该领域取得的一大进步。」

  早在 2018 年 1 月,斯坦福大学的研究人员就利用 200 万份电子病历来训练深度神经网络,进而生成了一款深度学习算法。随后,研究人员们又从数十万患者身上采集信息进行训练。

  当时研究人员表示,这款算法可以提前 12 个月预测患者的死亡时间,并在 40000 名特定患者身上进行测试,预测准确率达到了90%。

  同年 6 月份,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。

  当时的这项研究主要着眼于住院患者的一系列临床问题,发表在 Nature 合作期刊 Digital Medicine 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。

  相比于前两次研究,这次的人工智能算法研究由 502648 名 40 至 69 岁之间的患者数据生成,他们曾在 2006 年至 2010 年之间参与过英国生物银行研究,并一直被追踪研究至 2016 年。

  而且,这次研究算法共考虑了 60 种健康预测因素,包括受试者的体质指数(BIM)、血压、维生素或营养补充剂服用情况等,此外受试者的水果、蔬菜、肉类、奶酪、谷物、鱼类和酒精的摄入情况也被考虑在内。

  研究团队将预测结果与英国国家统计署的死亡记录、英国癌症注册记录等数据库的死亡数据进行了比对。随后,他们又将该算法与两项标准的机器学习技术进行了比较。结果显示,这套新模型的准确率比现存技术高了 10.1%。

  「我们发现,机器学习算法预测死亡的准确率,比人类专家开发的标准预测模型要高得多。」Weng 博士指出。

  不过,尽管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,其可能带来的不良后果也不可小觑。

  而对病人来说,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,这份压力不会对患者的疾病造成负面的影响呢?

  试想一下,如果某天你知道自己或者自己最亲最爱的人的具体死亡时间,假如数字很长,那知道了似乎也没什么大碍;但万一那一天并不是很遥远,是会坦然接受,静待命运的安排?还是惶惶不可终日,草木皆兵生怕任何一个意外的出现?

  毫无疑问,人工智能将在定制化医疗的发展中扮演关键角色,这项技术在一定程度上可以帮助医生进行更精准的判断。

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