你能活多少歲，就讓人工智慧來告訴你吧

人工智慧設計的初衷是要解放人類，造福人類的。不光解決社會生活中複雜的數據問題，還可以關懷個人的健康。

由 IBM 研發的人工智慧 Watson 正在成為頂級醫療專家。

Watson 還曾在智力節目《危險邊緣》打敗了人類對手，用自然語言實現深度問答，展示了其強大的學習能力。

而 Watson 在醫療機構的合作，同樣也幫助醫學研究人員在認知計算應用上不斷推進。

東京大學醫學研究院利用 Watson 判斷一位女性患有罕見的白血病，而這只用了 10 分鐘的時間。

Watson 在醫學研究上的應用其實不只局限於診斷領域，在讀病例、讀論文、尋找治療疾病的配藥方面，都已經有了成果。

由弗羅里達州立大學研究人工智慧項目在自殺預測方面取得了巨大的進步，使得臨床醫生可能預測最多長達兩年之後的自殺，準確率達到 80%。

弗羅里達州立大學研究者 Jessica Ribeiro 急切希望解決這個殘酷的問題：每天有 120 位美國人自殺，一年有近 45,000 人。

Ribeiro 將在臨床心理科學雜誌上發布她的文章：利用機器學習預測自殺傾向風險。

這套模型的主要做法是根據資料庫中包含的可能導致自殺行為的詳細病史，交給機器學習來進行檢查，學習因子的組合方式，將自殺傾向預測的準確率最大化。

「機器對風險因子的最優組合方式進行學習時，」 Ribeiro 提到，「最重要的是這種方法和眾多變數作為整體交互的機理。根據這些數據，就可以開發針對自殺行為風險的預警系統。

比如，系統給每個人設置「紅燈警告」或者「風險得分」，這樣當他們由於急性病症去醫院的時候，急救室醫生能發現評估的自殺風險，立即採取相應的心理疏導。

據《連線》雜誌報道，最近，澳大利亞阿德萊德大學的研究者正在研究使用人工智慧預測人類壽命，其精準度與醫生相當。

人工智慧通過分析患者胸部影像預測未來五年內哪些病人會死亡，精確度為 69%，與人類醫生判斷的精準度相當。

雖然預測死亡聽起來讓人不愉快，但研究成果可能對嚴重疾病的早期診斷帶來重大影響，幫助醫生對病患個體進行個性化的治療。

研究者使用了「深度學習」技術，讓計算機系統學習理解和分析透視影像。雖然研究者無法確定計算機從胸片上看到了什麼，但計算機對肺氣腫、充血性心力衰竭等嚴重慢性病患者的預測準確度頗高。

雖然研究的主題引人關注，但 48 名病患的樣本相對較小。研究團隊計劃在下一階段研究中將樣本數擴大到上萬人，還設想了新的使用場景，比如讓 AI 去預測心臟病的發作。

去年，德克薩斯州休斯頓衛理公會研究所的研究人員開發了一個人工智慧軟體，可以準確預測乳腺癌風險。

AI 程序精準地分析乳房 X 光片，並很快地給出診斷信息。診斷速度比人類醫生快 30 倍，準確度高達 99%。

相信用不了多久，每個人都將有一個「智能醫生」，而它可能只是一個賬號。

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