用机器预测病人的死亡时间 谷歌的 AI 医疗数据系统真能颠覆整个行业?

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最近,美国一位乳腺癌晚期的女子到市医院经过放射治疗后,医生还是告诉她液体已经充斥了肺部,根据医院电脑读到的的生命体征,其在住院期间可能有9.3%的几率会死亡,不过通过谷歌公司创建的一种新算法,对该女子175639个数据点进行读写,并对其死亡风险进行重新评估,机器显示她有19.9%的几率会在最近死亡,果不其然,该女子在过了一段时间不久就病发离世。

在谷歌在今年五月正式发布了这份该未经透露姓名已逝女子的详细检测报告,以突出其神经网络技术在医疗保健领域上的强大潜力,简单的说,神经网络是一种使用数据自动学习和改进的人工智能软件,谷歌就利用其创建了一个强大的工具,用于预测大量的病人候诊结果,包括患者可能在医院呆多久,再次入院的几率和即将死亡的几率这些数据。

谷歌研发的该项技术在数据筛查的强大能力让许多医学专家都难以想象,无论是藏在PDF文档中的笔记还是写在旧图表上的标记,神经网络系统都可以结合所有这些正式的和不正式的数据然后进行预测,而且它比现有医学技术做得更快,更准确,最重要的是,谷歌的这套系统甚至可以详细地显示出是哪些记录导致了它的结论,以帮助医生进行判断理解。

医院,医生和各种卫生保健机构多年来一直都在尝试更好的利用库存病人电子健康记录和其他患者数据,在必要的时候可以将有用信息提取出来挽救生命,即使不这样,这些数据至少也帮助医疗工作者节约在文书工作上花费的时间,将更多的宝贵时间用在病人护理上,但是目前的医疗数据记录和提取的方式却是非常昂贵,繁琐且费时的。

美国斯坦福大学的一位副教授Nigam Shah在《自然》杂志上共同撰写了谷歌的研究论文,他提到,目前的医疗预测模型上花费了80%的时间将各种杂乱的记录数据进行整合,但实际上当我们需要从数据库中提取信息,却很难从中找出头绪和需要的有用信息,而谷歌的人工智能技术则很好的避免了这点,能够将我们需要的数据按照我们的意愿进行快速分析整理,形成一份合理科学的报告。

而谷歌的下一步则是将这套预测系统应用到临床阶段,该公司人工智能负责人 Jeff Dean 在接受外媒彭博社采访时表示,他们的医疗研发项目(也被称为“医学大脑”),正在研究一系列能预测症状和疾病的 AI 工具,其准确性相比大多数的传统医疗设备有着突破性的提升。

在谷歌公司内部,员工们对这项计划也感到非常兴奋,毕竟这是谷歌发现的一项具有 AI 真正应用价值的全新商业化领域,而自从谷歌在2016年宣布自己是“AI 第一”后,其实该公司在 AI 这一领域内的大部分工作都是为了改进现有的互联网服务,现在“医疗大脑”团队的项目发展又给谷歌提供了一个全新市场准入机会,而这也是谷歌联合创始人拉里·佩奇和塞吉·布林曾多次尝试的事情。

目前的医疗保健软件主要是手工编码的,而恰好相反,谷歌却是采用了机器自动分析数据的机器学习方法,其学习和数据处理能力远远超越了前者,Alphabet 旗下 Verily 前高管和投资公司PrimestCapital 的CEO,Vik Bajaj 表示说,谷歌很明白哪些问题值得解决,他们现在已经做了足够多的小实验,对于基本的发展方向都已经很明确了。

而现有的医疗数据模型对于关键的患者医疗事件,包括患者是否有先前的手术等重要数据都涵盖不完整,目前的手工编码模型其实已经逐渐成为了医疗保健行业中一个巨大的路障,而Dean 所带领的谷歌团队则希望让其 AI 系统能够指导医师进行药物配方和患者病情诊断等工作,重新颠覆医疗行业的诊疗流程。

不过虽然很多人对谷歌在此领域的发展潜力持乐观态度,但不得不说利用人工智能来提升和改善医疗保健效果,这是一项不小的挑战,而其他像 IBM 的 Watson,也同样已经开始尝试将人工智能应用于医药领域,不过其资金和技术整合方面的发展稍微有限。

相比 IBM,谷歌长期以来一直在寻求获得更广泛的数字医疗数据,结果好坏参半,根据最近的研究显示,这家互联网巨头已经与加利福尼亚大学、旧金山和芝加哥大学达成了460亿件匿名病人数据的交易,作为补偿,谷歌的 AI 系统为每个医院都创建了预测模型,而谷歌也在继续努力争取更多的合作伙伴来获取更多的数据记录。

数据公司IMOTA首席隐私官Andrew Burt 在谈到这件事时表示:“谷歌和其他大型科技公司,他们希望利用我们的所有数据在医疗行业形成垄断地位,这是非常可怕的。”他同时也和儿科肿瘤学家 Samuel Volchenboum 共同撰写了一篇专栏文章,主张政府应该阻止这些医疗数据成为少数大型技术公司的垄断产品,就像谷歌统治的网络搜索引擎,这样将会让其垄断整个医疗数据行业。

也正是考虑到公众的反应,谷歌对搜集这些病人信息数据也是很小心的,在去年,英国监管机构就狠狠的打击了DeepMind医,另一家 Alphabet AI 实验室的医疗部门,他们希望利用 APP 在不告知患者他们的信息被取用的情况下对这些公共医疗数据进行分析。

而针对此情况,谷歌与医院的合作伙伴却坚持认为他们的数据都是匿名,安全且经过于病人许可的,但我们可以想象,如果这些数据扩展到规模较小的医院和卫生保健机构,患者的医疗隐私数据显然是很难受到严格保护的,不过说这些算法可以拯救患者的生命和节约金钱,倒也是无置可否的事实,最终,这些 AI 医疗模型还可以整合有关当地的天气和交通信息来综合判断和预测患者的后期结果,和医院融合形成一个有机体。

其实,由于强大的数据分析能力优势,很少有公司能够像谷歌那样善于分析这些医疗数据,而且这家公司也正在和它的 Alphabet 兄弟公司开发生物信号追踪装置,即使用户不佩戴任何可穿戴设备,谷歌也还有很多其他数据可供分析使用,比如其旗下的安卓手机可以通过跟踪人们的步行数据等来测量用户智力衰退和其他疾病的有价值的信息,而这些数据也都可以统统融入医疗神经网络里。

而医疗记录也只是谷歌人工智能保健项目计划中的一小部分,他们同时也为放射学,皮肤科,眼科和心脏病各类医学领域开辟了人工智能系统,比如在皮肤科,工作人员创建了一个用于识别皮肤恶性病变的APP,另外,谷歌也正开始在印度使用其软件来进行开展糖尿病视网膜病变眼睛图像的早期症状监测工作,作为谷歌 AI 部分负责人,Dean 还强调到目前在医疗部门的研发还需要和各位医疗顾问医师们的共同合作来完成,绝不只是好奇的软件程序员就可以完成的。

随着时间的推移,谷歌也可以将这些医疗数据系统授权给诊所,或者通过公司的云计算部门将其作为一种诊断服务进行销售,而至于云计算领域内谷歌的另一大竞争对手,微软公司也在致力于研发预测性人工智商业化服务,因此要想早日占领市场优势,谷歌首先需要掌握更多的数据,比如在医疗服务提供者那里进行收购,不过想必像监管机构或消费者应该如此轻易应允。

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