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随着大数据时代的到来，我们的生活渐渐依赖于人工智能。而这一切都得益于于人工智能对个人大量数据的追踪和算法技术的精确画像才能实现。近年来，人工智能也慢慢涉猎到医学界中。 2018年，人工智能 AI 的快速发展掀起了舆论热潮，人们纷纷担忧，在不远的将来，自己将会把饭碗亲手送给机器人。 而如今，不但金融业、客服业、手工制造业等行业的饭碗摇摇欲坠，就连算命先生看到 AI 也要抖一抖了！  预测死亡时间，人工智能替代算命先生 据美国侨报网报道，2018年谷歌新出炉的一项研究报告称，该公司已开发出一种新人工智能(AI)算法，可预测人的死亡时间，且准确率高达 95%。最近，谷歌的这项研究发表在了《自然》杂志上。  这项研究自 5 月开始，由谷歌、斯坦福大学、芝加哥大学和加州大学旧金山分校共同发起，最终得到了现在这个计算病患死亡几率的人工智能模型。 据称，他们使用的数据包括了 216,221 次住院治疗，涉及 114,003 名个人患者，搜集到了超过 466 亿条数据。 谷歌还举了个例子：一位乳腺癌晚期的病人入院检查，医院电脑判断病人在住院期间死亡的概率是 9.3%，但谷歌人工智能的分析是，死亡概率 19.9%。 结果病人在入院后两周去世。就预测入院后死亡概率这件事来说，谷歌的准确率是 95%，医院传统方式的准确率只有 86%。  除此之外，这个人工智能模型还能算出其他概率，而且也都优于传统方式： 预测患者是否会在医院停留很长时间的准确率：0.86（谷歌）与0.76（传统方式）。 在患者出院后预测是否会再入院的准确率：0.77（谷歌）与0.70（传统方式）。 随着人工智能技术越来越成熟，各种“预言方式”正在被不断开发出来。这一瞬间仿佛人类就如同弱小的蚂蚁，人类的预测结果在 AI 面前，如同小儿科一般。 在近日举行的“2019国际核心脏病和心脏CT会议（ICNC）”上，来自芬兰图尔库PET中心的Luis Eduardo Juarez-Orozco博士及其团队创造了一种能够预测死亡和心脏病发作的算法机器LogitBoost。 研究人员通过对950名患者的85个变量进行长达6年的追踪，利用算法“学习”成像数据如何相互作用，并最终确定了与死亡和心脏病发作相关联的变量及模式，其预测准确率能够超过90％。 Luis Eduardo Juarez-Orozco博士强调了机器学习和人工智能在处理医疗数据方面的重要性。他解释说：“人类很难思考三个维度或四个维度，当我们的思维跳到第五维度时，我们就完全迷失了。所以，我们需要非常高的维度模式才能更好的预测个体结果，因此我们急需人工智能的加入。 数据还没有被充分利用 其实，在临床医学中，医生都存获了大量的一手患者数据，也正是因为人脑的局限性，和缺乏良性的统计和分析技术，耽误了个性化精准性治疗方案。 对此，Juarez-Orozco博士说：“我们有数据，但我们并没有充分利用它们。人工智能可以整合大量数据，并通过算法准确地评估个体风险，这应该可以为患者个性化治疗带来好消息。“ 研究人员发现，在患者平均6年的随访时间中，出现了24次心脏病发作现象，以及49人死亡。以此作为检验人工智能算法准确性的标准，LogitBoost反复分析以上85个变量，并终于找到了能够预测心脏病发作或死亡的最佳公式。 |
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