Google AI能预测病人死亡时间 逾9成准
更新时间:13:57 2018-06-21 HKT
发布时间:10:57 2018-06-21 HKT
发布时间:10:57 2018-06-21 HKT

Google转向「AI优先」的发展策略后,不仅持续在旗下产品中注入AI元素,也将AI运用于各项领域,例如探索恒星、提升翻译水准等等。近日,有媒体报导,Google旗下的Medical Brian团队所开发的AI工具,不仅能预测病人可能再度住院的机率,甚至能预测病人短期内死亡的机率。
据了解,Google Medical Brain团队运用的AI技术,可以取得过往无法获得的资料(例如图表上加注的注解、PDF中的笔记等等),来进行分析判断,在取得资料、所需分析时间等面向上,都比过去的方法更有效率。除了可以预测病人可能的住院时间、再次入院的机率外,甚至可以预测短期内死亡的机率。
这次的研究中,Google一共分析216,221份住院病历,并从电子病历中搜集了460亿多的数据,并以此作为基础建构深度学习模型,这套系统不只可以预测病患的死亡率,还能预测病人会在医院住多久、未来再次入院的机率。
Google今年五月与史丹佛大学、芝加哥大学、加州大学旧金山分校,共同研究一款可以预测病患死亡率的AI模型。在研究报告中以一个案例作为例子,一名患有乳腺癌末期的病患,到院后经过了检查,医院电脑判读生命征象,预估该名病患住院期间死亡的机率为9.3%,不过Google AI分析后认为死亡风险高达19.9%,后来这名病患在入院两周后去世。
AI具有快速分析大量资料的优点,以上述个案来说,Google利用神经网路(neural networks)分析电子病历中175,639项数据,而跟过去许多AI系统不同的是,这些数据中还包括了医生的手写笔记。这展现了不同以往处理资讯的能力,不论是PDF文档中的注释,或是医生随手在图表上的注记,神经网络都有能力读取这些非结构资讯,并迅速整合分析。
据报,若准确率以1.00为最高标准,谷歌AI程式预测人类死亡机率准确度高达0.95,而传统医学预测方式的准确率则为0.86。
Medical Brain团队主管Jeff Dean在今年五月表示,Google的下一步计划就是将这项AI系统运用到诊所当中,来协助医生采用特定的医疗和诊断方式。
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