AI争议：人工智能预知住院患者败血症风险的是与非

“哔哔……”，一台电子仪器在病床边时刻不停地跟踪患者的变化。它记录着数千条患者病史、生命体征、检查结果的信息。一旦患者有发生败血症的风险时，它就发出报警声提醒医务人员提高警惕。

致命败血症

败血症是患者住院期间常见的一个严重感染，并且逐年增加，大约占美国院内死亡的三分之一。

“尽管大部分的医生都很熟悉这个疾病，”Sentara Norfolk总医院业务副院长Michael Hooper博士说：“病情有时候还是难以察觉，这会延误诊断，事实一再证明这将严重影响患者预后。”

虽然检验结果能帮助医生诊断败血症，但医生不应该过分依赖它，化验结果往往滞后。实际上，败血症的表现是连续的病理变化。这就要求医生能够知微见著，根据各种数据、迹象，尽早得出诊断。

AI显身手

Sentara医疗集团目前正在部署人工智能。Al会收集大约4500条患者数据：体温、心率、血液报告、既往史、现病史、性别、居住地等等，利用算法来评估败血症风险，降低发病率。如果发现高危患者，该工具会在医生或护士打开病历时候发出警报。贴心的是，警报还会给出临床指南链接，帮助医务人员制定治疗方案。

Sentara开发的“败血症嗅探器”，分析九个数据点，可以在病人败血症发病之初就检测到病情变化。而新开发的系统更将发现时间前移，能在败血症发病之前就锁定目标，效果远远超越了嗅探器。

这并非此类工具的首秀，杜克大学去年就已经推出了一个名为“败血症观察”的类似Al的系统，阿拉巴马州和巴尔的摩的医院也各自取得了不俗成绩。

英国国民健康服务医院也使用了AI预测急诊入院患者的败血症风险，可以在30分钟内启动败血症筛查。该举措不增加额外负担，只有举手之劳。

AI的困惑

医生们对AI的反馈褒贬不一。许多人的确从中获益，将注意力转移到可能处于危险中的病人身上。但另一些人已经被网页、警报和电脑的狂轰滥炸搅得不胜其烦，他们认为这干扰了对现有患者的观察。

也有医院对AI开了又关。早在2016年，宾夕法尼亚大学医院就推出了类似的系统，只不过在一年内就关闭了，部分原因也是它能识别的病人其实已经被医生列入观察名单。

Hooper博士持支持观点，他认为AI能提醒医生不要忽略一些信息，是你工作的小助手。目前判断AI是否具有统计意义还为时过早，但他说，总体而言病例数呈下降趋势。

结语

对于一线医生，AI应该成为一针见血的得力助手，而不是让你心烦意乱的搅局者。Hooper博士也客观承认，每天医院里面产生数千个数据点，对于任何一个人，处理整个ICU的病人数据都是一个挑战。是人总会犯错，丢失正确数据会出错，处理错误数据也会出错，甚至错误更严重。

AI行业的混战还将继续，AI产品的争论也依然会继续。