人工智能算法能预测病人的死亡 准确率高达90%

斯坦福大学的一个研究小组通过使用人工智能算法来预测病人的死亡，希望能够改善重症患者临终关怀时机。在测试中，这个系统被证明是非常准确的，正确预测90%病例的死亡结果。但是，尽管该系统能够预测病人何时可能死亡，但它仍然无法告诉医生它是如何得出结论的。

预测死亡是非常困难的。医生必须考虑一系列复杂的因素，从病人的年龄和家族史到对药物的反应，以及疾病本身的性质。让事情变得复杂的是，医生必须与自己的自负，偏见或无意识地不愿意评估病人还有多少光景做斗争。有时候医生能准确预测，但是有些时候病人可能会推迟数月(如果不是几年的话)，无论是过早还是过晚地预测死亡，都不利于临终关怀。

这给临终关怀的精确安排带来了问题。通常情况下，当一个病人不可能活到一年以上，治疗就会被转移到一个临终关怀小组，他们试图让病人在最后几天或几个月尽可能的远离痛苦。为此，他们努力管理病人的痛苦、恶心、食欲和困惑，提供心理和精神上的支持，同时尊重病人及其家人的社会、文化和精神需求。

但如果一个病人过渡到临终关怀的时间太晚，他们很可能会错过这个重要的护理阶段。而如果过早，则会给医疗体系带来不必要的压力。

通常情况下，晚期疾病会演变成一场医疗危机，病人最终会在重症监护病房里。在那里，情况恣意发展，导致越来越多的干预措施，往往无法为病人和他们的家人提供良好的服务，”斯坦福大学医学研究科学家、新研究的合著者Ken Jung对Gizmodo说。临终关怀团队的目标之一是与患者进行对话，这样患者就能在危机发生前仔细思考并清楚表达自己的偏好。值得注意的是，即使病人在未来的一年里没有病危去世，这些行为也是合适的。临终关怀的目的就是让患者从这些谈话中受益。

Jung说，这种未满足的需求在几十年前首次被发现，调查显示80%的美国人希望在家中死去，但只有35%的人这么做。他说，现在情况有所改善，但我们“还有很长的路要走”。

而在中国，据数据显示，每年有约700万人走向生命终点，但社会上提供的临终关怀服务却只能满足约15%的需求。

英国《经济学人》信息部的报告也认为，中国的临终关怀服务供给跟不上人口老龄化的速度，根据《经济学人》信息部的2015年“死亡素质指数”，中国在80个国家当中排名倒数第10。

时机恰到好处是很重要的，这就是斯坦福大学Anand Avati和他的团队开发了一个基于AI系统的原因。死亡预测算法不是要取代医生，而是提供一种工具来提高预测的准确性。除了改善临终关怀的时机之外，该系统还可以减轻医生在预测患者结局方面的负担，这是一个费时费力的过程。

“我们所要解决的问题是，只有一小部分可以从临终关怀中受益的患者实际上接受了它，部分原因是由于被发现得太晚，部分原因是临终关怀服务中[人力资源]短缺，无法及早发现。”阿瓦蒂告诉Gizmodo，“我们试图解决这个问题。”

该系统使用一种被称为“深度学习”的人工智能，即神经网络从大量数据中学习。在这种情况下，该系统是由成人和儿童患者的电子健康记录(EHR)提供的数据，这些患者要么是斯坦福医院，要么是露西尔帕克德儿童医院。在分析了200万个记录之后，研究人员确定了20万个适合这个项目的患者。研究人员对疾病类型、疾病阶段、入院程度(重症监护病房和非重症监护病房)等方面都是“不可知论者”。所有这些患者都有相关的病例报告，包括诊断，所订购的扫描次数，所执行的程序类型，住院时间的天数，使用的药物，以及其他因素。