斯坦福大學(xué)研究人員開發(fā)出了一種AI算法，通過深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在200萬醫(yī)院醫(yī)療記錄中進(jìn)行訓(xùn)練，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測病患的具體死亡時間。實驗結(jié)果表明，準(zhǔn)確率能夠高達(dá)90%。

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

2016年年底，斯坦福大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系的一名研究生Anand Avati和該學(xué)校醫(yī)學(xué)院的一個團(tuán)隊嘗試開發(fā)一種新算法，能夠確定病患的壽命長短。

通過研究發(fā)現(xiàn)，該算法能夠在長達(dá)12個月前就能知曉人們生命的終結(jié)時間點(diǎn)。如果“預(yù)測”時間過長會造成不必要的資源浪費(fèi)；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(yīng)對。

因此如果算法能夠在一年內(nèi)識別出，就可以幫助醫(yī)生、家屬對病患采用更合適、更人道的醫(yī)療干預(yù)措施。

那么，斯坦福大學(xué)的研究團(tuán)隊是如果做到這件事的呢？問題的關(guān)鍵是如何找到從發(fā)現(xiàn)病癥到十二個月內(nèi)死亡的病人數(shù)據(jù)。

Anand Avati和他的團(tuán)隊在之后的研究中得到了約200萬名成人和兒童患者的電子健康檔案數(shù)據(jù)。

他們利用醫(yī)生已經(jīng)編碼的醫(yī)學(xué)信息、病人的診斷說明、預(yù)定的掃描次數(shù)，在醫(yī)院里度過的天數(shù)、所做的各種治療、醫(yī)療處方等數(shù)據(jù)，以此得到大量客觀的標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)。

緊接著，這些數(shù)據(jù)被該斯坦福團(tuán)隊用來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而生成“預(yù)測死亡”的算法。

雷鋒網(wǎng)了解到，該深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種軟件架構(gòu)，它模仿大腦神經(jīng)元的組織方式。算法的任務(wù)是調(diào)整每條信息的權(quán)重和強(qiáng)度，以便生成一個給定患者在3到12個月內(nèi)死亡的概率分?jǐn)?shù)。

在后期的實驗中，Avati的團(tuán)隊從數(shù)十萬名患者身上采集信息進(jìn)行自我訓(xùn)練。當(dāng)它學(xué)習(xí)了所有數(shù)據(jù)之后，又對數(shù)萬名患者進(jìn)行了臨床測試。

測試結(jié)果表明算法非常高效，錯誤率很低，在算法認(rèn)為的會在3到12個月內(nèi)死亡的患者中，90%都得到了應(yīng)驗；而算法認(rèn)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(tuán)隊稱，日后這些算法在數(shù)據(jù)增多的情況下還會有很大改進(jìn)及提升。比如醫(yī)生的筆記或者病人的自我評估都可以加入到這個系統(tǒng)中，從而提高預(yù)測的精度。

從這來看，通過AI預(yù)測病患死亡時間已經(jīng)變得“靠譜”，那么這項研究的意義在哪呢？如果該算法真的可以成功落地，對于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？

該團(tuán)隊研究人員表示，雖然病患預(yù)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：1、能夠盡可能讓患者擁有更好的臨終關(guān)懷。2、能夠讓醫(yī)生提前就能實施更多的治療方案。一項研究調(diào)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里走完人生的最后一程，但是有60%都是在醫(yī)院中去世的，以至于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(jù)悉，目前該算法已經(jīng)得到了一家機(jī)構(gòu)審查委員會的批準(zhǔn)。