一项研究称,美国谷歌公司开发的一套算法能够预测病人住院后的死亡率,准确率甚至超过医生预测。
利用神经网络人工智能技术,谷歌“神奇大脑”团队开发的这套算法分析一名转移性乳腺癌女患者医疗记录的17万多个数据点,预测她出院前的死亡率为20%。医院评估这名患者的死亡率为9%。结果,两周内,这名患者在医院病逝。
谷歌的这套算法还能预测患者住院时长以及出院后是否会在30天内再次入院接受治疗。医生做这类预测时,通常只能依赖有限的诊疗记录。谷歌算法则可以计入几乎医院所得的所有信息,包括广泛的医疗记录和血检报告等等。
分析21.6万人次在美国医院住院治疗的数据,这项技术预测住院期间死亡率的准确率高达95%,而传统手段预测的准确率为86%。谷歌技术预测长期住院准确率为86%,传统预测准确率为76;至于意料外再入院治疗预测的准确率,二者分别为77%和70%。研究人员说,这种接近人脑学习方式的神经网络系统无需特别训练即可“理解”病人医疗记录,能够“理解数据本身关键因素和相互关系”。谷歌研究人员称,下一步研究将把这项技术引入临床。不过,一些专家认为,这将是一个更为敏感的领域,因为涉及患者隐私保护。
研究论文发表于在线学术刊物《NPJ数码医学》。 据新华社
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