谷歌AI能預測患者就醫後24小時之內的死亡風險幾率準確率逾九成五

谷歌最近開發出一款人工智慧程序，能有系統的分析病人的醫療紀錄，並精準的預測出病人就醫後24小時之內的死亡風險幾率。儘管這項技術可以增加醫療效率，但也引起不少人在道德上的憂慮。

谷歌確定「AI優先」的發展策略後，不僅持續在旗下產品中注入AI元素，同時也將AI運用在各個領域上。例如探索恆星、提升翻譯水平等等。近日媒體報道，谷歌旗下的「醫療大腦」(MedicalBrain)團隊開發的 AI工具不僅能預測病人可能再度住院的幾率，甚至能預測病人短期內死亡的幾率。

據了解，「醫療大腦」團隊運用的AI技術可以取得過去無法獲得的數據(例如圖表上加註的批註、PDF中的筆記等等) 來進行分析判斷。在取得數據、所需分析時間等多方面向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、再次入院的幾率外，甚至可以預測短期內死亡的幾率。

在這項研究里，谷歌總共分析216221份住院病歷，同時從電子病歷中搜集了460億多筆數據，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、未來再度入院的幾率。谷歌今年5月跟斯坦福大學、芝加哥大學、加州大學舊金山分校共同研究一個可以預測病患死亡幾率的AI模型。

在研究報告中舉出一個案例：一名乳腺癌末期的病患到院後經過檢查、醫院計算機判讀生命跡象後，預估該名病患住院期間死亡的幾率為9.3%。不過谷歌 AI分析後認為死亡風險高達19.9%。後來這名病患在入院2周後去世。

AI具有快速分析大量數據的優點，以上述案例來說，谷歌利用神經網路(neural networks)析電子病歷中175639筆數據。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信息的能力。不論是PDF文檔中的注釋，或是醫生隨手在圖表上的註記，神經網路都有能力讀取這些非結構信息，並迅速進行整合分析。

據了解，若準確率以1.00為最高標準，谷歌人工智慧程序預測人類死亡幾率準確度高達0.95，而傳統醫學預測方式的準確率則為0.86%。

Medical Brain團隊主管狄恩在今年5月表示，谷歌的下一步計劃就是將這項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。

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