．人工智慧將預測慢性病患者死亡時間

Google AI can predict if hospital patients will die

康橋科技 —— 白光攝影機專業廠商！

來源：AI看看

據國外媒體報導，研究顯示，人工智慧或許能預測慢性病患者的死亡時間。

科學家和醫生們利用50萬名患者數據，研發了一款人工智慧工具，能夠預測哪些患者早亡的風險較高。患者的家族病史、攝入鹽量、用藥情況、使用防曬霜情況等各方面因素，都被考慮在內。

研究人員稱，該人工智慧系統在測試中的預測結果「非常精確」，可靠度約比現有的機器學習系統所做估測高10％。

該研究由英國諾丁漢大學開展，流行病學與數據科學助理教授Stephen Weng博士領導了本次研究。「在對抗嚴重疾病的抗爭中，預防性醫療的優先級正變得越來越高。」Dr Weng表示。

「我們已經歷時多年時間，努力改進用電腦，評估一般人群健康風險的電腦技術的準確性。大多數研究應用都專注於單一疾病領域，但預測由多種疾病引發的死亡概率極為複雜，特別是在考慮各種可能造成影響的環境，與個體因素的情況下。我們開發了一種獨特且全面的方法，透過機器學習技術，預測某個人早亡的機率，這是在該領域取得的一大進步。」

該人工智慧算法，由502648名40至69歲之間的患者數據生成，他們曾在2006年至2010年之間，參與過英國生物銀行研究，並一直被追蹤研究至2016年。

算法共考慮了60種健康預測因素，包括受試者的體質指數（BIM）、血壓、維生素或營養補充劑服用情況等。受試者的水果、蔬菜、肉類、奶酪、穀物、魚類，和酒精攝入情況也被考慮在內。

「我們將預測結果與英國國家統計署的死亡記錄、英國癌症註冊記錄等數據庫的死亡數據進行了比對。」隨後，他們又將該算法與兩項標準的機器學習技術進行了比較。

結果顯示，這套新模型的準確率比現存技術高了10.1％，「我們發現機器學習算法，預測死亡的準確率，比由人類專家開發的標準預測模型高得多。」Weng博士指出。

該研究作者、諾丁漢大學醫學與健康科學學院基層醫療主任Joe Kai教授補充道：「人們對利用人工智慧或機器學習技術，預測健康結果有強烈的興趣。在有些情況下，這種技術也許很有幫助，有時則不然。就眼下這種情況來說，我們證明了透過仔細調整，這些算法可以有效改進預測效果，這些技術對健康領域的很多研究者來說，可能還很新鮮、難以理解。我們相信，只要以透明清晰的方法報告這些方法，將有助於這一醫療領域獲得科學驗證、實現進一步發展。」

諾丁漢大學此前開展的一項研究提出，有四種人工智慧算法預測心臟病的準確度，遠高於目前心臟病治療指導方針中，使用的技術。