谷歌的Medical Brian(医疗大脑)团队在训练AI预测医院病人的死亡风险。初步结果显示,谷歌的AI比医院的警告系统有更高的准确性。
在研发过程中,很典型的一个实例,一名患有乳腺癌转移的病人在0.24小时内被谷歌的AI预测有19.9%的几率在医院死亡,医院的警告系统却预计9.3%。不到两周后,此病人因病死亡。
Bloomberg杂志分析了谷歌的发明被医疗保险利用的潜力,包括它超强的预测能力。只要有必要的数据,谷歌的人工智能对死亡、出院,以及复发的可能性作出预测。
今年5月,谷歌团队在《自然》杂志发表了文章,描述AI的预测算法:
“这些模型超越了所有的传统医疗用的预测模型。我们相信这种方法(预测算法)可以被用在多种医疗状况下,并且同时做到精准的预测。”
为了得到预计,谷歌的人工智能从此病人的病例中计算出175639个数据点,甚至加入了手写的医疗笔记。根据杂志发表的文章,这是谷歌的计算方式与其他方式的不同:
“一般来说,谷歌之前的探索都是以部分数据为主,而不是所有数据(包括笔记以及无结构的数据)。”
在整个研究过程中,谷歌分析了216221个医院与114003个病人,以及460亿电子病历数据点。
这不是第一次谷歌的人工智能被预测性医保所用。今年年初,DeepMind与Department of Veterans Affairs(美国退伍军人事务)合作,利用谷歌人工智能预测了700000退伍军人的健康状况。
如果谷歌可以完善输入数据的过程并且提高数据的可用性,医保系统里的人为错误将会大量减少。谷歌面临的最大挑战为数据的可用性。出于安全性考虑,大部分病人的病历为隐私。在2016年,谷歌公司在未经病人同意的情况下从三个伦敦医院得到了病例,引来激烈反应。
不过,这也引发一些人对人工智能的担心:如果一个病人被预测有更高的危险机率,医院会不会仅因人工智能的预测调用多余的资源给一个病人呢?
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