科学突破！谷歌的人工智能现在可以预测病人何时死亡

我知道你什么时候会死。但与科幻电影不同的是，这些信息最终可能拯救生命。

发表在《自然》杂志上的一篇新论文指出，将电子健康记录数据输入深度学习模型，可以显著提高预测结果的准确性。

在使用美国两家医院的数据进行的试验中，研究人员能够证明，这些算法可以预测病人的住院时间和出院时间，也可以预测病人的死亡时间。

研究中描述的神经网络使用大量的数据，如病人的生命体征和病史，来进行预测。

一种新的算法将每个病人记录的先前事件排列成时间线，这使得深度学习模型能够精确定位未来的结果，包括死亡时间。

神经网络甚至包括手写的笔记、评论和在旧图表上的涂鸦来做出预测。当然，所有这些计算都是在创纪录的时间内完成的。

除了害怕不可避免的事情，我们还能做些什么呢?医院可以找到新的方法来优先照顾病人，调整治疗计划，在紧急情况发生之前及时发现。

它还可以解放医务工作者，使他们不再需要将数据操作成一种标准化、清晰的格式。

当然，人工智能在医疗保健领域已经有了许多其他的应用。一对新近开发的算法比人类医生更能诊断肺癌和心脏病。

健康研究人员还将视网膜图像输入人工智能算法，以确定病人患上三种主要眼科疾病中的一种(或多种)的几率。

但这些早期试验的规模比谷歌要小得多。

越来越多的健康数据被上载到集中的计算机系统中，但是这些数据库中大多数都是独立存在的，分布在各个医疗系统和政府机构中。

将所有这些个人数据汇集到世界上最大的私营企业之一的单一预测模型中是一种解决方案，但它并不具有吸引力。

少数私人公司掌握的数百万患者的电子健康记录可以迅速让谷歌这样的公司利用医疗行业，并成为医疗行业的垄断者。

据TechCrunch报道，就在上周，阿尔法公司旗下的DeepMind Health受到英国政府的审查，原因是人们担心它能够“发挥过度的垄断力量”。

他们的关系已经因为有关DeepMind Health违反英国法律而在2017年未经适当的同意收集患者数据的指控而受到损害。

医疗保健专业人士已经在担心一旦人工智能真正植入，它对医疗的影响，如果我们在此之前不采取透明措施的话。

美国医学会(American Medical Association)在一份声明中承认，人工智能与人类临床医生的结合可以带来显著的好处，但声明人工智能工具必须“努力满足几个关键标准，包括透明、基于标准、不存在偏见”。

1996年，国会通过的《医疗保险可移植性和责任法案》(HIPAA)——22年是技术术语的永恒——是不会被削减的。

如果没有一个鼓励美国透明度的有效监管框架，就几乎不可能让这些公司承担责任。

可能要靠私营公司来确保人工智能技术将对医疗保健产生影响，使病人受益，而不仅仅是公司本身。

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