史丹佛的 AI 死神:預測病患的死亡時間,準確率高達 90 %

史丹佛 AI 系統能預測病患死亡時間,準確率高達 90%

【我們為什麼挑選這篇文章】AI 的發展在這兩年多內突飛猛進,現在竟然已經進化到可以「預測未來」了?

美國史丹佛大學研究人員成功建立起了「死亡預測」AI 系統,能提前一年預知病患的生命終期,文內也有針對原理進行簡介。

說實話,雖然提早知道可能的死亡時間有好處,但我心裡上還是希望不要知道比較好,這樣才比較有活著的希望啊。(責任編輯:林厚勳)

史丹佛大學研究人員開發出了一種 AI 算法,通過深層神經網路在 200 萬筆醫院醫療記錄中進行訓練,能夠準確地預測病患的具體死亡時間。實驗結果表明,準確率能夠高達 90%。

提前一年預測死亡,病患臨終前可免受病痛折磨

該研究團隊稱,該算法不僅能提前 12 個月預測患者生命結束的時間,還能計算出患者接受痛苦緩釋治療(俗稱安寧治療)的最佳時機,使得患者在臨終前免受病痛折磨。

2016 年年底,史丹佛大學計算機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算法,能夠確定病患的壽命長短。

通過研究發現,該算法能夠在長達 12 個月前就能知曉人們生命的終結時間點,至於預測的準確度會對病患造成什麼影響?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。

得以成功預測的關鍵:找出「死亡關鍵數據」

那麼,史丹佛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數據。

他們利用醫生已經編碼的醫學訊息、病人的診斷說明、預定的掃瞄次數,在醫院裡度過的天數、所做的各種治療、醫療處方等數據,以此得到大量客觀的標準化參數。

緊接著,這些數據被該史丹佛團隊用來訓練深度神經網路,從而生成「預測死亡」的算法。

雷鋒網瞭解到,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。算法的任務是調整每條訊息的權重和強度,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信息進行自我訓練。當它學習了所有數據之後,又對數萬名患者進行了臨床測試。

測驗結果驚人:預測一年內死亡準確率 90%,預測活過一年者準確率更達 95%

測試結果表明算法非常高效,錯誤率很低,在算法認為的會在 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,日後這些算法在數據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?

有殘忍,但也有好處

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:

  • 能夠儘可能讓患者擁有更好的臨終關懷。
  • 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。

據了解,目前該算法已經得到了一家機構審查委員會的批准。

原文來自 dailymail,雷鋒網編譯。

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(本文經合作夥伴 雷鋒網 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈 斯坦福 AI 系統能預測病患死亡時間,準確率高達 90% 〉。)

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