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斯坦福大学人工智能算法可准确预测人类90%结果

作者:时间:2018-01-24来源:前瞻网收藏

  大学的一个研究小组通过使用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。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201801/374824.htm

  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。

斯坦福大学人工智能算法可准确预测人类90%结果

  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,”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。

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  “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,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。

  深度学习算法研究了来自这些患者的160,000例病例报告,并给出了指令:“给定患者和日期,利用该患者的一年EHR数据,从该日期起的12个月内预测患者的死亡。”该系统接受培训,预测未来3到12个月内的病人死亡。没有考虑到寿命少于3个月的患者,因为这样会使临终关怀的准备时间不够。

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  掌握了新的技术,算法的任务是评估剩下的4万名患者。它做得相当出色,在3至12个月的时间范围内,成功地预测了10个病例中的9个病人死亡。大约95%的患者在这段时间内死亡的可能性较低,寿命超过了12个月。试点研究证明是成功的,研究人员现在希望他们的系统能够得到更广泛的应用。

  斯坦福大学医学临床副教授,新研究的合着者斯蒂芬妮·哈曼(Stephanie M. Harman)告诉Gizmodo说:“这是一个复杂的分流工具,以改善临终关怀为手段,以预断为代表。” “其目的不是传达一个死亡时间”,并补充说,该系统解决了“识别那些没有得到解决临终关怀需求的重病患者”的问题。

  Jung补充道:“我们普遍认为,这种方法对于在临床环境中安全、有效和符合伦理的使用机器学习是至关重要的。除了非常小众的应用程序外,我们认为几乎总是更好,更关键的是让大限将至的人知道。”

  在试点研究期间,研究人员注意到该系统的一些缺点,在进一步使用之前需要加以解决。

  Jung说: 他说:“例如,事实证明,要找到一个合适的时间和地点,让临终关怀的医生能够及时与医院的工作人员进行交流,这是非常困难的。” “在试点研究中浮现的另一个细节是,我们发现,我们假设的一些数据将不会出现在该系统中——至少在使用的时候是这样。”

  Jung说,这项试点研究是为了反复研究这些问题,以确定它是否能顺利运行,并在预期的方向上整体工作。

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  重要的是,虽然该系统可以做出预测,并提醒医疗从业人员对临终关怀的需求,但系统不能告诉医生为什么会出现预断,或者患者可能需要的医疗类型。这种情况与DeepMind的AlphaGo系统类似,现在它能够在国际象棋和围棋中击败世界冠军。专家说,这个系统的做法是“外来的”和不可预知的,让失败的大师们完全困惑。这就是AI开发人员称之为“黑盒子”问题,当一台机器提出问题的答案或解决方案时,却没有一个明确的方法来得知如何解决问题的。

  值得庆幸的是,斯坦福算法所做的决定可以被研究。

  而且,这个系统还能变得更好, 目前它只是从两家医院的病人那里获得数据,所以是有限的,有点偏颇。 展望未来,系统将通过更加多元化的数据解析,并使用更加完善的深度学习模型架构,更适合于这项任务。

  所以好消息是这个系统在预测我们什么时候死亡越来越准确。没错,这是令人不安的,但是如果能够得到更好的临终关怀,这不失为一件好事。



关键词: 斯坦福 人工智能

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