人工智能预测死亡时间准确率高达90%

 

 

 

死亡令人恐惧，但虽然人们都害怕死亡，却又都很想知道自己的生命何时会终极。可是，预测死亡却是一件很困难的事情，即便是医术最高明的医生也难以准确预测病人的死亡时间。但是，随着人工智能技术的发展，人们终于可以预知自己的寿命。

 

据IBTimes报道，研究人员已经开发出一种革命性的人工智能系统，其可以通过一种新型的深度学习算法去预测病人的死亡时间，并且准确率高达90%。

 

尽管预测个人死亡时间的想法会让一些人感到不安和觉得难以置信，但斯坦福大学的研究人员已经将这一想法变成现实，从而也让实现一项崇高目标成为可能，那就是为医院里的病人提供适当的临终关怀。

 

患有绝症的病人迫切需求有助于提高他们的生活质量，同时又可以让他们减缓疾病造成的痛苦和压力的临终关怀和特别治疗。

 

但是，想要准确实现这个目标，医生首先需要知道病人还可以活多久。如果由于不可预见的原因导致出错，一些患者可能会得到并不需要的临终关怀，而那些真正需要临终关怀并且可能很快就会离世的病人却得不到所需的关怀和照顾。

 

这也就是为什么斯坦福大学的研究人员会运用人工智能帮助实现这一目标的原因。在发表在预印本网站ARXIV上的研究报告中，斯坦福大学的研究小组详细介绍了可以预测哪些病人在不久的将来有巨大死亡风险的深度学习人工智能系统的研发结果。

 

据美国科技博客Gizmodo报道，该系统是使用一种被称为“深度学习”的人工智能，即神经网络从大量数据中进行学习。为此研究人员确定了约20万名患者作为研究样本，其中涵盖多种疾病，包括癌症、神经系统疾病、心脏病和肾脏衰竭等，利用医院医生已经编码的医学信息，包括病人的诊断书、疗程、扫描情况，以及在医院里度过的天数、所做的各种手术、医疗处方等来进行研究。深度学习人工智能系统首先是从来自斯坦福大学露西尔•帕卡德儿童医院的16万名成年和儿童患者身上采集分析信息，以进行自我学习。在该系统吸收了所有数据后，其测试表现相当出色。

 

在被要求预测4万名患者在未来3到12个月内的死亡概率时，深度学习人工智能系统预测结果的准确率高达90%。实际上，在被该系统预测死亡率较低的患者中，有95%的人都活过了12个月。

 

据IEEE Spectrum杂志称，斯坦福大学AI Lab人工智能实验室成员阿瓦提(Anand Avati)称，现有数据的规模使得研究人员能够建立一个全因死亡率预测模式,而不是再依靠疾病或人口统计学特征预测死亡。

 

由于深度学习人工智能系统在试运行中表现非常出色，研究人员希望能够尽快将其投入正式使用。但是在此之前，该系统还需要采集吸收更多数据，才能作出更准确可靠的预测结果。

 

斯坦福大学的研究科学家Kenneth Jung称，事实证明要找到一个合适的时间和地点，让临终关怀的医生能够及时与医院的工作人员进行交流是非常困难的，研究人员的目的是想让那些病危患者与他们的家庭有机会进行交流，在他们病重送往重症监护室之前讨论他们想要的余生。

 

加国的临终关怀服务开始于20世纪70年代，在经过数十年的迅速发展后，目前加国已是全世界临终关怀发展比较成熟的国家之一，但与此同时，加国也是全世界临终关怀成本最高的国家之一。

 

在有数据可查的最近年份2010年，加国有52%的癌症患者在医院过世，在生命的最后六个月里，接近九成患者入院治疗，平均收治三周左右。在加国，临终癌症病人在生命最后六个月的平均开销是$21840美元，高于挪威的$19783美元和美国的$18500美元。