谷歌AI演算法可預測病人死亡時間，醫療數據利用惹爭議

編輯 | 都保傑

微信 | ai_xingqiu

網址 | 51aistar.com

今日消息，谷歌旗下的Medical Brian團隊開發了一種新的人工智慧演算法，可以幫助醫院預測病人的死亡時間，並有望在醫療領域展開更廣泛的應用。

一名身患乳腺癌晚期的女士來到一家城市醫院，她看了兩位醫生，還做了一次放射掃描，醫院的電腦讀取了她的生命體征，估計她在住院期間去世的概率為9.3%，而Medical Brian公司開發的一種新型演算法讀取了這位女士的175639個數據點，然後測算其死亡風險為19.9%，她幾天之後便去世了。

今年5月，這位女士的故事被匿名發表在谷歌的一篇研究報告中，希望藉此凸顯神經網路在醫療行業的潛力——這種技術很擅長使用數據自動學習和提升，可以預測很多病人的結果，包括他們可能的住院時間、再次住院的概率以及短期內死亡的概率。

最令醫療專家印象深刻的在於，谷歌可以篩選之前無法獲得的數據：埋藏在PDF文件中的注釋或舊資料中的潦草筆記，這個神經網路會獲取所有非常規信息，經過分析之後進行預測。不僅如此，它的速度也比目前的技術大幅加快，準確率同樣大幅提高，谷歌的系統甚至可以顯示具體哪項記錄導致其得出現有的結論。

醫院、醫生和其他醫療服務提供商多年以來都希望更好地利用海量電子病歷和其他病人數據。如果能在合適的時間分享和突出更多信息，就有可能拯救更多生命——至少也可以幫助醫護人員減少寫論文的時間，多投入一些精力來治病救人，但目前用來挖掘醫療數據的方法成本太高，而且非常繁瑣耗時。

斯坦福大學副教授、谷歌論文的聯合作者尼加姆·沙阿（Nigam Shah）表示，當今的預測模型所花費的時間有多達80%用在了「枯燥的粗活」上，谷歌的方法則避免了這種模式。

谷歌人工智慧主管傑夫·迪恩（Jeff Dean）今年5月表示，谷歌的下一步計劃就是將這套預測系統應用到診所，迪恩負責的醫療研究部門Medical Brain正在開發多款能夠預測疾病的人工智慧工具，Medical Brian團隊的成果給谷歌提供了進入全新市場的機會。

迪恩認為，人工智慧系統可以引導醫生採用某些特定的醫療和診斷方式。還有谷歌研究人員表示，現有的模型忽略了一些明顯的醫療事件，包括病人之前是否接受過手術。他表示，目前這些手動編寫的模型是醫療領域「明顯而巨大的障礙」。

谷歌一直以來都希望獲取數字病例，但結果喜憂參半。為了開展最近的研究，谷歌與加州大學舊金山分校和芝加哥大學達成協議，得以匿名獲取460億份病例數據，同時也在尋找新的合作夥伴，以便獲取更多數據。

更加深入地挖掘醫療數據將進一步增加谷歌已經掌握的海量信息，對於這件事不是所有人都願意的，尤其是在人們對數據問題日益敏感的當下。

「谷歌這樣的科技巨頭將會具備獨一無二、近乎壟斷的能力來挖掘我們生成的所有數據。」數據公司Immuta首席隱私管安德魯·波特說，他和兒科腫瘤專家薩繆爾·沃爾琴伯姆（Samuel Volchenboum）在最近的一篇專欄文章中表示，政府應該阻止這些數據成為少數幾家公司的特權地帶。

英國監管者去年曾批評Alphabet旗下的DeepMind人工智慧實驗室，指責其在沒有告知病人的情況下利用一款應用來分析他們的公開病例數據。而在最新的研究中，谷歌及其合作醫院都堅稱他們的數據經過匿名處理，而且獲得了病人許可。

AI演算法可以拯救生命、節約資金，如果病例數據能夠與其他統計信息結合起來，最終，人工智慧醫療模型可以包含當地的天氣和交通數據，以及其它可能對病人的結果構成影響的因素。

谷歌和旗下的生命科學公司Verily一直致力於開發各種設備，追蹤更多的生物學信號。而即便消費者沒有大量使用可穿戴健康追蹤設備，谷歌也可以利用其他數據來源，比如天氣和交通數據，Android手機也可以知道人們的步行信息，甚至可以了解他們是否心情低落或其他輕症信息，這都可以提供給醫療演算法進行分析。

病例研究也只是谷歌人工智慧醫療計劃的一部分。該公司的Medical Brian為放射科、眼科和心臟病科都設計了人工智慧系統，同時也在皮膚病學領域開展研究，利用一款應用來識別惡性皮膚病：他們還讓在產品經理身上塗抹了15個假紋身，用來檢測系統的效果。谷歌還在印度開展了一項新的實驗，使用該公司的人工智慧軟體來過濾眼球圖像，以便儘早識別出糖尿病視網膜病變。

假以時日，谷歌可以將這些系統授權給診所使用，或者通過該公司的雲計算部門，以「診斷即服務」的方式提供給他們。

但是為了對該服務進行商業化，谷歌需要首先獲取更多病例，但不同的醫療提供商所存儲的數據差異較大，谷歌可以購買數據，但卻有可能遭到監管者或消費者的激烈反對。

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