斯坦福大学研讨人员开收回了一种AI算法，经过深层神经网络在200万医院医疗记载中停止训练，可以精确地预测病患的详细死亡工夫。实验后果标明，精确率可以高达90%。

该研讨团队称，该算法不只能提早12个月预测患者生命完毕的工夫，还能计算出患者承受苦楚缓释医治的最佳机遇，使得患者在临终前免受病痛折磨。

2016年年底，斯坦福大学计算机迷信系的一名研讨生Anand Avati和该学校医学院的一个团队尝试开发一种新算法，可以确定病患的寿命长短。

经过研讨发现，该算法可以在长达12个月前就能知晓人们生命的终结工夫点。假如“预测”工夫过长会形成不用要的资源糜费；假如工夫较短，能够会让病患的家人没有足够的工夫作出应对。

因而假如算法可以在一年内辨认出，就可以协助医生、家眷对病患采用更适宜、更人道的医疗干涉措施。

那么，斯坦福大学的研讨团队是假如做到这件事的呢？成绩的关键是如何找到从发现病症到十二个月内死亡的病人数据。

Anand Avati和他的团队在之后的研讨中失掉了约200万名成人和儿童患者的电子安康档案数据。

他们应用医生曾经编码的医学信息、病人的诊断阐明、预定的扫描次数，在医院里渡过的天数、所做的各种医治、医疗处方等数据，以此失掉少量客观的规范化参数。

紧接着，这些数据被该斯坦福团队用来训练深度神经网络，从而生成“预测死亡”的算法。

雷锋网理解到，该深度神经网络是一种软件架构，它模拟大脑神经元的组织方式。算法的义务是调整每条信息的权重和强度，以便生成一个给定患者在3到12个月内死亡的概率分数。

在前期的实验中，Avati的团队从数十万名患者身上采集信息停止自我训练。当它学习了一切数据之后，又对数万名患者停止了临床测试。

测试后果标明算法十分高效，错误率很低，在算法以为的会在3到12个月内死亡的患者中，90%都失掉了应验；而算法以为该病患存活期会超越一年的患者，95%的人都存活了超越12个月。

该研讨团队称，日后这些算法在数据增多的状况下还会有很大改良及提升。比方医生的笔记或许病人的自我评价都可以参加到这个零碎中，从而进步预测的精度。

从这来看，经过AI预测病患死亡工夫曾经变得“靠谱”，那么这项研讨的意义在哪呢？假如该算法真的可以成功落地，关于病患以及其家眷来说无疑是“残暴”的，患者明白晓得了本人的死亡工夫，能否可以安然面对将来的生活呢？

该团队研讨人员表示，虽然病患预知本人的死亡工夫这件事听起来十分残暴。但它也有很多益处。比方：1、可以尽能够让患者拥有更好的临终关心。2、可以让医生提早就能施行更多的医治方案。一项研讨调查显示，由于不晓得病患的详细死亡工夫，有大约80%的美国人都希望在家里走完人生的最初一程，但是有60%都是在医院中逝世的，以致于很多病人临死前的生活和他想要的往往会有很大的落差。

据悉，目前该算法曾经失掉了一家机构审查委员会的同意。

原文来自dailymail，雷锋网 (大众号：雷锋网) 编译。 雷锋网

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