Google AI能預測病人死亡時間,逾9成準確。網上圖片
Google AI能預測病人死亡時間,逾9成準確。網上圖片

Google在最近的一份研究中,其開發的一款人工智能(AI)程式,能系統地分析病患醫療紀錄,並精準的預測出病患就醫後24小時之內死亡的風險機率。,雖然這項技術可以增加醫療效率,但卻也引起不少人在道德上的憂慮。

Google轉向「AI優先」的發展策略後,不僅持續在旗下產品中注入AI元素,也將AI運用於各項領域,例如探索恆星、提升翻譯水準等等。近日,有媒體報導,Google旗下的Medical Brian團隊所開發的AI工具,不僅能預測病人可能再度住院的機率,甚至能預測病人短期內死亡的機率。

據了解,Google Medical Brain團隊運用的AI技術,可以取得過往無法獲得的資料(例如圖表上加註的註解、PDF中的筆記等等),來進行分析判斷,在取得資料、所需分析時間等面向上,都比過去的方法更有效率。除了可以預測病人可能的住院時間、再次入院的機率外,甚至可以預測短期內死亡的機率。

這次的研究中,Google一共分析216,221份住院病歷,並從電子病歷中蒐集了460億多的數據,並以此作為基礎建構深度學習模型,這套系統不只可以預測病患的死亡率,還能預測病人會在醫院住多久、未來再次入院的機率。

Google今年五月與史丹佛大學、芝加哥大學、加州大學舊金山分校,共同研究一款可以預測病患死亡率的AI模型。在研究報告中以一個案例作為例子,一名患有乳腺癌末期的病患,到院後經過了檢查,醫院電腦判讀生命徵象,預估該名病患住院期間死亡的機率為9.3%,不過Google AI分析後認為死亡風險高達19.9%,後來這名病患在入院兩周後去世。

AI具有快速分析大量資料的優點,以上述個案來說,Google利用神經網路(neural networks)分析電子病歷中175,639項數據,而跟過去許多AI系統不同的是,這些數據中還包括了醫生的手寫筆記。這展現了不同以往處理資訊的能力,不論是PDF文檔中的註釋,或是醫生隨手在圖表上的註記,神經網絡都有能力讀取這些非結構資訊,並迅速整合分析。

據報,若準確率以1.00為最高標準,谷歌AI程式預測人類死亡機率準確度高達0.95,而傳統醫學預測方式的準確率則為0.86。

Medical Brain團隊主管Jeff Dean在今年五月表示,Google的下一步計畫就是將這項AI系統運用到診所當中,來協助醫生採用特定的醫療和診斷方式。

Google團隊運用AI判讀醫療資料,協助預測病人的病情發展,甚至能預測短期內死亡的機率。(網圖)
Google團隊運用AI判讀醫療資料,協助預測病人的病情發展,甚至能預測短期內死亡的機率。(網圖)