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AI算法预测死亡时间?医疗数据利用惹争议

来源:科技成果转化中心时间:2018-06-20
      

HC3i

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HC3i导读:

近日,谷歌旗下的Medical Brian团队开发了一种新的人工智能算法,可以帮助医院预测病人的死亡时间,并有望在医疗领域展开更广泛的应用。


近日,谷歌旗下的Medical Brian团队开发了一种新的人工智能算法,可以帮助医院预测病人的死亡时间,并有望在医疗领域展开更广泛的应用。

一名身患乳腺癌晚期的女士来到一家城市医院,她看了两位医生,还做了一次放射扫描,医院的电脑读取了她的生命体征,估计她在住院期间去世的概率为9.3%,而Medical Brian公司开发的一种新型算法读取了这位女士的175639个数据点,然后测算其死亡风险为19.9%,她几天之后便去世了。

今年5月,这位女士的故事被匿名发表在谷歌的一篇研究报告中,希望借此凸显神经网络在医疗行业的潜力——这种技术很擅长使用数据自动学习和提升,可以预测很多病人的结果,包括他们可能的住院时间、再次住院的概率以及短期内死亡的概率。

最令医疗专家印象深刻的在于,谷歌可以筛选之前无法获得的数据:埋藏在PDF文件中的注释或旧资料中的潦草笔记,这个神经网络会获取所有非常规信息,经过分析之后进行预测。不仅如此,它的速度也比目前的技术大幅加快,准确率同样大幅提高,谷歌的系统甚至可以显示具体哪项记录导致其得出现有的结论。

医院、医生和其他医疗服务提供商多年以来都希望更好地利用海量电子病历和其他病人数据。如果能在合适的时间分享和突出更多信息,就有可能拯救更多生命——至少也可以帮助医护人员减少写论文的时间,多投入一些精力来治病救人,但目前用来挖掘医疗数据的方法成本太高,而且非常繁琐耗时。

斯坦福大学副教授、谷歌论文的联合作者尼加姆·沙阿(Nigam Shah)表示,当今的预测模型所花费的时间有多达80%用在了“枯燥的粗活”上,谷歌的方法则避免了这种模式。

谷歌人工智能主管杰夫·迪恩(Jeff Dean)今年5月表示,谷歌的下一步计划就是将这套预测系统应用到诊所,迪恩负责的医疗研究部门Medical Brain正在开发多款能够预测疾病的人工智能工具,Medical Brian团队的成果给谷歌提供了进入全新市场的机会。

迪恩认为,人工智能系统可以引导医生采用某些特定的医疗和诊断方式。还有谷歌研究人员表示,现有的模型忽略了一些明显的医疗事件,包括病人之前是否接受过手术。他表示,目前这些手动编写的模型是医疗领域“明显而巨大的障碍”。

谷歌一直以来都希望获取数字病例,但结果喜忧参半。为了开展最近的研究,谷歌与加州大学旧金山分校和芝加哥大学达成协议,得以匿名获取460亿份病例数据,同时也在寻找新的合作伙伴,以便获取更多数据。

更加深入地挖掘医疗数据将进一步增加谷歌已经掌握的海量信息,对于这件事不是所有人都愿意的,尤其是在人们对数据问题日益敏感的当下。

“谷歌这样的科技巨头将会具备独一无二、近乎垄断的能力来挖掘我们生成的所有数据。”数据公司Immuta首席隐私管安德鲁·波特说,他和儿科肿瘤专家萨缪尔·沃尔琴伯姆(Samuel Volchenboum)在最近的一篇专栏文章中表示,政府应该阻止这些数据成为少数几家公司的特权地带。

英国监管者去年曾批评Alphabet旗下的DeepMind人工智能实验室,指责其在没有告知病人的情况下利用一款应用来分析他们的公开病例数据。而在最新的研究中,谷歌及其合作医院都坚称他们的数据经过匿名处理,而且获得了病人许可。

AI算法可以拯救生命、节约资金,如果病例数据能够与其他统计信息结合起来,最终,人工智能医疗模型可以包含当地的天气和交通数据,以及其它可能对病人的结果构成影响的因素。

谷歌和旗下的生命科学公司Verily一直致力于开发各种设备,追踪更多的生物学信号。而即便消费者没有大量使用可穿戴健康追踪设备,谷歌也可以利用其他数据来源,比如天气和交通数据,Android手机也可以知道人们的步行信息,甚至可以了解他们是否心情低落或其他轻症信息,这都可以提供给医疗算法进行分析。

病例研究也只是谷歌人工智能医疗计划的一部分。该公司的Medical Brian为放射科、眼科和心脏病科都设计了人工智能系统,同时也在皮肤病学领域开展研究,利用一款应用来识别恶性皮肤病:他们还让在产品经理身上涂抹了15个假纹身,用来检测系统的效果。谷歌还在印度开展了一项新的实验,使用该公司的人工智能软件来过滤眼球图像,以便尽早识别出糖尿病视网膜病变。

假以时日,谷歌可以将这些系统授权给诊所使用,或者通过该公司的云计算部门,以“诊断即服务”的方式提供给他们。

但是为了对该服务进行商业化,谷歌需要首先获取更多病例,但不同的医疗提供商所存储的数据差异较大,谷歌可以购买数据,但却有可能遭到监管者或消费者的激烈反对。

——来源:AI星球

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       (科技成果转化中心供稿)