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斯坦福AI算法能預(yù)測(cè)死亡 準(zhǔn)確率高達(dá)90%

斯坦福大學(xué)的一個(gè)研究小組通過使用人工智能算法來預(yù)測(cè)病人的死亡,希望能夠改善重癥患者臨終關(guān)懷時(shí)機(jī)。在測(cè)試中,這個(gè)系統(tǒng)被證明是非常準(zhǔn)確的,正確預(yù)測(cè)90%病例的死亡結(jié)果。但是,盡管該系統(tǒng)能夠預(yù)測(cè)病人何時(shí)可能死亡,但它仍然無法告訴醫(yī)生它是如何得出結(jié)論的。

預(yù)測(cè)死亡是非常困難的。醫(yī)生必須考慮一系列復(fù)雜的因素,從病人的年齡和家族史到對(duì)藥物的反應(yīng),以及疾病本身的性質(zhì)。讓事情變得復(fù)雜的是,醫(yī)生必須與自己的自負(fù),偏見或無意識(shí)地不愿意評(píng)估病人還有多少光景做斗爭(zhēng)。有時(shí)候醫(yī)生能準(zhǔn)確預(yù)測(cè),但是有些時(shí)候病人可能會(huì)推遲數(shù)月(如果不是幾年的話),無論是過早還是過晚地預(yù)測(cè)死亡,都不利于臨終關(guān)懷。

這給臨終關(guān)懷的精確安排帶來了問題。通常情況下,當(dāng)一個(gè)病人不可能活到一年以上,治療就會(huì)被轉(zhuǎn)移到一個(gè)臨終關(guān)懷小組,他們?cè)噲D讓病人在最后幾天或幾個(gè)月盡可能的遠(yuǎn)離痛苦。為此,他們努力管理病人的痛苦、惡心、食欲和困惑,提供心理和精神上的支持,同時(shí)尊重病人及其家人的社會(huì)、文化和精神需求。

但如果一個(gè)病人過渡到臨終關(guān)懷的時(shí)間太晚,他們很可能會(huì)錯(cuò)過這個(gè)重要的護(hù)理階段。而如果過早,則會(huì)給醫(yī)療體系帶來不必要的壓力。

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通常情況下,晚期疾病會(huì)演變成一場(chǎng)醫(yī)療危機(jī),病人最終會(huì)在重癥監(jiān)護(hù)病房里。在那里,情況恣意發(fā)展,導(dǎo)致越來越多的干預(yù)措施,往往無法為病人和他們的家人提供良好的服務(wù),”斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)研究科學(xué)家、新研究的合著者Ken Jung對(duì)Gizmodo說。臨終關(guān)懷團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)之一是與患者進(jìn)行對(duì)話,這樣患者就能在危機(jī)發(fā)生前仔細(xì)思考并清楚表達(dá)自己的偏好。值得注意的是,即使病人在未來的一年里沒有病危去世,這些行為也是合適的。臨終關(guān)懷的目的就是讓患者從這些談話中受益。

Jung說,這種未滿足的需求在幾十年前首次被發(fā)現(xiàn),調(diào)查顯示80%的美國(guó)人希望在家中死去,但只有35%的人這么做。他說,現(xiàn)在情況有所改善,但我們“還有很長(zhǎng)的路要走”。

而在中國(guó),據(jù)數(shù)據(jù)顯示,每年有約700萬人走向生命終點(diǎn),但社會(huì)上提供的臨終關(guān)懷服務(wù)卻只能滿足約15%的需求。

英國(guó)《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》信息部的報(bào)告也認(rèn)為,中國(guó)的臨終關(guān)懷服務(wù)供給跟不上人口老齡化的速度,根據(jù)《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》信息部的2015年“死亡素質(zhì)指數(shù)”,中國(guó)在80個(gè)國(guó)家當(dāng)中排名倒數(shù)第10。

時(shí)機(jī)恰到好處是很重要的,這就是斯坦福大學(xué)Anand Avati和他的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一個(gè)基于AI系統(tǒng)的原因。死亡預(yù)測(cè)算法不是要取代醫(yī)生,而是提供一種工具來提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。除了改善臨終關(guān)懷的時(shí)機(jī)之外,該系統(tǒng)還可以減輕醫(yī)生在預(yù)測(cè)患者結(jié)局方面的負(fù)擔(dān),這是一個(gè)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的過程。

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“我們所要解決的問題是,只有一小部分可以從臨終關(guān)懷中受益的患者實(shí)際上接受了它,部分原因是由于被發(fā)現(xiàn)得太晚,部分原因是臨終關(guān)懷服務(wù)中[人力資源]短缺,無法及早發(fā)現(xiàn)。”阿瓦蒂告訴Gizmodo,“我們?cè)噲D解決這個(gè)問題。”

該系統(tǒng)使用一種被稱為“深度學(xué)習(xí)”的人工智能,即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。在這種情況下,該系統(tǒng)是由成人和兒童患者的電子健康記錄(EHR)提供的數(shù)據(jù),這些患者要么是斯坦福醫(yī)院,要么是露西爾帕克德兒童醫(yī)院。在分析了200萬個(gè)記錄之后,研究人員確定了20萬個(gè)適合這個(gè)項(xiàng)目的患者。研究人員對(duì)疾病類型、疾病階段、入院程度(重癥監(jiān)護(hù)病房和非重癥監(jiān)護(hù)病房)等方面都是“不可知論者”。所有這些患者都有相關(guān)的病例報(bào)告,包括診斷,所訂購(gòu)的掃描次數(shù),所執(zhí)行的程序類型,住院時(shí)間的天數(shù),使用的藥物,以及其他因素。

深度學(xué)習(xí)算法研究了來自這些患者的160,000例病例報(bào)告,并給出了指令:“給定患者和日期,利用該患者的一年EHR數(shù)據(jù),從該日期起的12個(gè)月內(nèi)預(yù)測(cè)患者的死亡。”該系統(tǒng)接受培訓(xùn),預(yù)測(cè)未來3到12個(gè)月內(nèi)的病人死亡。沒有考慮到壽命少于3個(gè)月的患者,因?yàn)檫@樣會(huì)使臨終關(guān)懷的準(zhǔn)備時(shí)間不夠。

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掌握了新的技術(shù),算法的任務(wù)是評(píng)估剩下的4萬名患者。它做得相當(dāng)出色,在3至12個(gè)月的時(shí)間范圍內(nèi),成功地預(yù)測(cè)了10個(gè)病例中的9個(gè)病人死亡。大約95%的患者在這段時(shí)間內(nèi)死亡的可能性較低,壽命超過了12個(gè)月。試點(diǎn)研究證明是成功的,研究人員現(xiàn)在希望他們的系統(tǒng)能夠得到更廣泛的應(yīng)用。

斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)臨床副教授,新研究的合著者斯蒂芬妮·哈曼(Stephanie M. Harman)告訴Gizmodo說:“這是一個(gè)復(fù)雜的分流工具,以改善臨終關(guān)懷為手段,以預(yù)斷為代表。” “其目的不是傳達(dá)一個(gè)死亡時(shí)間”,并補(bǔ)充說,該系統(tǒng)解決了“識(shí)別那些沒有得到解決臨終關(guān)懷需求的重病患者”的問題。

Jung補(bǔ)充道:“我們普遍認(rèn)為,這種方法對(duì)于在臨床環(huán)境中安全、有效和符合倫理的使用機(jī)器學(xué)習(xí)是至關(guān)重要的。除了非常小眾的應(yīng)用程序外,我們認(rèn)為幾乎總是更好,更關(guān)鍵的是讓大限將至的人知道。”

在試點(diǎn)研究期間,研究人員注意到該系統(tǒng)的一些缺點(diǎn),在進(jìn)一步使用之前需要加以解決。

Jung說: 他說:“例如,事實(shí)證明,要找到一個(gè)合適的時(shí)間和地點(diǎn),讓臨終關(guān)懷的醫(yī)生能夠及時(shí)與醫(yī)院的工作人員進(jìn)行交流,這是非常困難的。” “在試點(diǎn)研究中浮現(xiàn)的另一個(gè)細(xì)節(jié)是,我們發(fā)現(xiàn),我們假設(shè)的一些數(shù)據(jù)將不會(huì)出現(xiàn)在該系統(tǒng)中——至少在使用的時(shí)候是這樣。”

Jung說,這項(xiàng)試點(diǎn)研究是為了反復(fù)研究這些問題,以確定它是否能順利運(yùn)行,并在預(yù)期的方向上整體工作。

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