人工智慧預測死亡，聽起來就像是反烏托邦劇集《黑鏡》耍的黑色幽默，卻在今年成真，美國食品藥品監督管理局（FDA）日前批准了首個預測死亡的人工智慧產品，它可以監測患者的生命體征，幫助預測由心臟病或呼吸衰竭導致的猝死。

預測死亡的 AI 產品 Wave Clinical Platform 由醫療科技公司 Excel Medical 研發，Wave 是一個永遠在線的遠程監測平台，集成了醫院工作站和包含患者藥物史、年齡、生理狀況、既往病史、家庭情況等實時數據歷史的數字醫療記錄，實時感知病人生命體征的細微變化，並在致命情況發生前最多提前 6 小時發送警報。

據了解，為了搶救猝死的病患，美國醫院裡典型的快速反應小組需要 15 分鐘就位，其中 10 分鐘用來集結趕到現場，另外用 5 分鐘來嘗試展開搶救。而現在，在 AI 的幫助下，醫生可以提前 6 小時進行干預，這明顯有助醫生做出更富成效的決策。

在匹茲堡大學醫學中心進行的臨床試驗中，兩組老年患者其中一組使用了 Wave 系統，對照組沒有。結果是對照組有 6 例病患發生了猝死，而試驗組為 0。

「人們認為 0 猝死是不可能的，但我們認為除了 0，其他都沒有意義」，Excel Medical 總經理 Lance Burton 表示，「我們的目標就是消除醫院中的猝死。」

Wave 能夠發現檢測數據之間的相關性，例如呼吸頻率的輕微下降可能不是嚴重的問題，但與血壓峰值同時下降，預示病患情況正在惡化。

一旦發現異常，這套AI系統就開始計算病患出現風險的可能性，如果有必要，Wave就會向相關的醫護人員的手機、平板、電腦等設備發送警報。

作為一款 FDA 批准產品，Wave 即將在醫院落地應用，平台也正在開發或引入更多的預測演算法，例如針對兒科疾病的相關預測。同時，Excel Medical 目標打造一款AI 可穿戴設備，讓患者們在家也能使用。

AI 預測死亡的科研進展不止於此，幾乎與 FDA 批准 Wave 同期，英國《每日郵報》報道斯坦福大學的研究人員開發出了一種人工智慧演算法，能提前 3-12 個月預測病患的死亡時間，準確率高達 90%。

與 Wave 用於干預猝死的目的不同，斯坦福大學的這項產品更傾向於一種對病人的臨終關懷，幫助醫生與病人更早地進行必要的臨終對話。

數據顯示，大約有 80% 的美國人更願意在家中度過自己最後的日子。斯坦福大學之前在 arXiv 上發表了一篇題為《改善臨終關懷與深度學習》的論文。結果顯示，現實生活中有多達 60% 的美國人最終是在急性護理醫院接受治療的過程中結束了自己的生命。

有鑒於病人的意願與臨終時的護理不匹配，斯坦福大學的研究人員便開始測試一種替代療法，即讓人工智慧幫助醫生完成對新入院病人的篩查。如果一些病人已經到了需要臨終關懷服務的階段，醫生可以比較早地做出判斷，及時向臨終治療專家提出臨終關懷請求。避免病人在臨終期到醫院接受不必要的、費用高昂的、帶有侵入性的治療, 而不是在相對舒適的環境中走完生命旅程。

科技雜誌《IEEE Spectrum》介紹到，斯坦福團隊的人工智慧演算法覆蓋了斯坦福醫院和 Lucile Packard 兒童醫院的近 200 萬份醫療數據，經過訓練後，該演算法能提前 3-12個月來預測患者生命結束的時間，40000 名患者中準確率達到 90%，如果按照傳統的方法，醫生會在三個月內進行預測，那樣的話留給臨終關懷服務的時間會很緊張。

斯坦福大學的科學研究員 Kenneth Jung 說，「我們希望確保病人在最後進入重症監護室之前有機會告訴他們的家人他們希望如何離開。」

「預測死亡」的 AI 演算法可能聽起來有些殘酷，但在研究人員的眼中，它可以讓人們在面對死亡的時候不那麼狼狽。因為知道病人何時會去世，他的親人家屬會儘力滿足他的願望，讓他和這個世界好好地告別。

在更早之前，犀牛科技開發了多個先進急重症預警演算法模型，在 ICU 轉移預警、病情惡化預警、疾病風險評估、操作決策輔助和死亡率預警等方面都有優秀表現。

其中，ICU 死亡預警模型利用 ICU 患者前 48 小時的 30 多項生命體征時序數據和患者基本信息等數據，對病人的生命危險進行評估。在巴恩斯-猶太醫院進行的臨床實驗中，結合 ICU 轉移預警模型和 ICU 死亡預警模型的預警系統能夠有效降低患者死亡率。

人工智慧從方方面面幫助我們探索生與死的邊界，換句話說，人類的健康未來我們將有把我攥在自己手上。

參考資料：

［1］frontlinegenomicsFDA Approves Artificial Intelligence That Can Predict Death;

［2］問耕 量子位 FDA批准首個可預測死亡的AI，這套系統能有效拯救生命;

［3］劉偉 雷鋒網 FDA 批准首個預測死亡風險的 AI，可提前 6 小時發出警報;

［4］Anand Avatiet al,Improving Palliative Care with Deep Learning,IEEE Internationa Conference on Bioinformatics and Biomedicine,2017;

［5］IEEE Spectrum Stanford"s AI Predicts Death for Better End-of-Life Care;

［6］36Kr 陳大志 斯坦福的AI演算法能預測死亡！這對臨終關懷來說或許是件好事.

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