利用人工智能技术预测病人什么时候会去世，听起来就像反乌托邦科幻剧《黑镜》才有的情节。但史丹佛大学研究人员认为，如果 AI 能做到这点，倒是一个很好的机会，因为可帮助医生与病人更早进行必要的临终对话。
研究表明，由于治疗惯性，很多医生预测病人临终期时倾向相对乐观的估计，进而延迟了医生与病人之间关于临终选择的艰难对话。
医生高估倾向也是人之常情。不过有些时候，这会导致病人在临终期到医院接受不必要、费用高昂、侵入性的治疗，而不是在较舒适的环境走完生命旅程。
一个资料显示，如果可能，大约有 80% 的美国人更愿意在家中度过最后的日子。史丹佛大学之前也在 arXiv 发表过一篇《改善临终关怀与深度学习》（Improving Palliative Care with Deep Learning）论文。结果显示，现实生活中有多达 60% 的美国人最终是在急性护理医院接受治疗的过程中结束生命。
有鉴于病人的意愿与临终护理不符合，史丹佛大学研究人员便开始测试一种代替疗法，即让人工智能帮助医生完成筛检新住院病人。如果一些病人已到需要临终关怀服务的阶段，医生可以较早判断，及时向临终治疗专家提出临终关怀要求。
“我们希望确保病人最后进入重症监护室之前，有机会告诉家人他们希望如何离开。” 史丹佛大学科学研究员 Kenneth Jung 说。
所以“预测死亡”的 AI 算法可能听起来残酷，但在研究人员眼中，它可让人们面对死亡时不那么狼狈。
与此同时，透过 AI 判断预测，也打破了传统的临终关怀服务模式。通常情况下，临终治疗专家需要等待主治医生向他们提出要求，现在他们能准确辨识并有机会主动接触需要这项服务的病人。
据 IEEE Spectrum 介绍，史丹佛团队的人工智能算法基于深度学习和医疗大数据。前者为流行的机器学习技术，利用神经网络进行资料过滤及学习；后者包括史丹佛医院或 Lucile Packard 儿童医院接收过的约 200 万名成人和儿童患者的电子健康档案资料。
史丹佛人工智能实验室从事电脑科学研究的阿南德‧阿瓦提（Anand Avati）表示，“与精心设计的实验研究相比，我们可以使用常规收集的资料建立一个全因死亡率的预测模型。现有资料的规模也能允许我们这样做。”
经过训练后，算法能提前 3~12 个月预测患者生命结束的时间。如果按照传统方法，医生会在 3 个月内预测，那样的话留给临终关怀服务的时间会很紧迫。
据研究团队称，算法得到一家机构审查委员会批准，结果证明这项技术并没有人们想像的可怕。深度学习模型在帮助医生筛选病人、找出他们接受临终关怀治疗的最佳时机方面，能有很大的作用。
研究小组还强调，试点实验的早期阶段表明，对医生来说，与重病患者进行临终讨论往往有益处，即便他们不太可能在预测的时间内死亡。
此外研究人员也想透过实验了解，临终关怀治疗团队和在第一线护理病人的医疗团队有什么不同的表现，以及 AI 算法预测是否能提高病人得到临终关怀治疗的比例。
（本文由 36Kr 授权转载；首图来源：pixabay）
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