科學家為重症患者建「死亡預測」模型，準確率達90％，你怎麼看

為了提高對重症患者進行姑息治療的質量，斯坦福大學的研究人員開發了一種人工智慧來預測病人會在何時離世，測試中的準確率已達90%。這一研究成果已經於2017年11月在電氣與電子工程師協會（IEEE）主辦的國際生物信息與生物醫學會議（BIBM）上發表。

在科技高速發展的今天，世界上依然有很多像癌症這樣難以攻克的疑難病症。退一步講，即便沒有得上這些病，每個人最終還是要面對自己的死亡。為了能夠提高對病人的姑息治療或臨終關懷質量，研究人員嘗試了通過人工智慧的深度學習來預測病人會在何時離世。

一項在美國的統計結果表明，有80%的人希望能夠在自己的家裡度過人生的最後幾天——但很不幸，只有20%的人可以做到這一點。事實上，有60%的死亡率都發生在急性護理醫院，病人在接受著積極的治療與護理中度過了人生的最後時刻。

近十年來，美國各州的姑息治療床位需求量一直在上升。美國國家姑息護理登記處（National Palliative Care Registry）的數據表明，需要姑息治療的病人佔了醫院挂號總量7~8%，但是這部分病人中，只有少於一半的人得到了妥善的治療服務。

儘管主要原因來自於姑息治療服務人員的短缺，或是醫療系統對這些工作人員的激勵制度，但是「通過有效的識別哪些病人可以在姑息治療中獲益最多，技術可以為改善當前狀況發揮重要作用」，論文中這樣寫道。

論文的第一作者，斯坦福大學的人工智慧實驗室成員阿南德·阿瓦提（Anand Avati）說：「現有的數據規模已經可以讓我們建立全因死亡率預測模型，而不是一個簡單的疾病或人口統計學模型。」

為了提高預測的準確性，這一人工智慧系統會參考病人的各種信息，如醫生的診斷結論、使用的診斷措施、病理掃描圖像以及服用的藥物等等。

研究人員已經利用了40000個在3到12月內死亡的病例來檢測這一系統是否可靠，目前該系統預測準確率已經達到了90%。

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