英國《自然》雜志31日發(fā)表了一項最新研究：由“深度思維”公司研發(fā)的一種人工智能（AI）系統(tǒng)實現(xiàn)了對致命疾病的預(yù)知——最早可在急性腎損傷發(fā)作前48小時就作出預(yù)警。該方法或能及時發(fā)現(xiàn)有病情惡化風(fēng)險的患者，為早期治療提供時間窗口。
醫(yī)院中約有11%的死亡可歸因于未能及時發(fā)現(xiàn)并治療病情出現(xiàn)惡化的患者。其中，急性腎損傷是一類可能會致命的疾病，美國約有五分之一的住院患者會受其影響。
為了改變這一情況，英國倫敦著名人工智能研究機(jī)構(gòu)“深度思維”（Deep Mind）公司科學(xué)家約瑟芬·萊德薩姆及其同事，開發(fā)了一種可以評估患者危險因素的深度學(xué)習(xí)方法。研究團(tuán)隊證實了該方法在預(yù)測急性腎損傷方面的適用性。
研究人員利用在美國退伍軍人醫(yī)療體系接受過治療的逾70萬名患者的數(shù)據(jù)訓(xùn)練了這一系統(tǒng)。結(jié)果顯示，該系統(tǒng)能比標(biāo)準(zhǔn)臨床監(jiān)測方法最早提前48小時準(zhǔn)確預(yù)測出55.8%的急性腎損傷發(fā)作，同時，系統(tǒng)還成功識別出了90.2%的需要透析的嚴(yán)重急性腎損傷患者。這類早期預(yù)警，將能讓患者在出現(xiàn)不可逆的腎損害前及時獲得治療。
研究人員指出，現(xiàn)階段該研究存在部分局限性，譬如，每個陽性預(yù)測結(jié)果對應(yīng)兩個假陽性預(yù)警。不過，這些假陽性預(yù)警多半發(fā)生在已有慢性腎損傷的患者身上。此外，由于訓(xùn)練AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中只有6.38%的女性患者，因此，尚不清楚這一方法在更大群體中的適用性。
美國斯克利普斯應(yīng)用科學(xué)研究所科學(xué)家表示，盡管如此，該研究結(jié)果依然為人們揭示了AI系統(tǒng)在預(yù)測以及預(yù)防住院患者發(fā)生不良事件方面的重要作用。
急性腎損傷，一種突發(fā)的腎功能下降，它的特點就是“早期癥狀隱匿”。因為病人本身就存在原發(fā)疾病，所以特別容易被掩蓋及被忽視，最終可能導(dǎo)致患者腎功能喪失甚至死亡。而經(jīng)過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練的人工智能，卻可以提前兩天就發(fā)出預(yù)警，提高醫(yī)護(hù)人員對潛在病發(fā)者的關(guān)注，不但加快了醫(yī)療系統(tǒng)的服務(wù)效率，還能真正地挽回人們的健康與生命——這也正是人工智能的終極目標(biāo)：服務(wù)于人類，造福于生命。
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