6月19日據國外媒體報道，谷歌的Medical Brian人工智能團隊目前正訓練自己的人工智能技術來預測醫(yī)院中病人的死亡時間。根據早期的結果顯示，人工智能系統(tǒng)的預測時間要比醫(yī)生的結論還要準確。

彭博社充分介紹了這種醫(yī)療人工智能技術的潛力，包括利用之前無法使用的醫(yī)療信息。一旦將有效數據輸入到人工智能系統(tǒng)，人工智能技術就會對死亡時間、治療時間以及病人再入院等可能性做出預測。

今年5月，谷歌的團隊在《自然》雜志上發(fā)表了一篇論文，其中提到了人工智能技術的預測算法：“這些模型所有情況下都要比傳統(tǒng)的臨床預測模型更有效。我們相信這種方法可以為各種臨床場景創(chuàng)建提供準確的預測范圍。”

為了達到目的，人工智能團隊記錄了超過175639份病人的病歷，包括醫(yī)生的手寫病歷和電子病歷。根據谷歌介紹，這正是最新人工智能技術與之前深度學習技術的關鍵區(qū)別。

在整個研究過程中，谷歌分析了216221名患者，并且包括了超過46億條健康記錄數據點。

其實這并非是谷歌的人工智能技術首次被應用于醫(yī)療保健領域。今年年初，DeepMind系統(tǒng)已經與美國退伍軍人事務部合作，將其超過70萬份醫(yī)療病歷提供給人工智能系統(tǒng)，用來準確預測患者的病情變化。

同時谷歌還在努力開發(fā)一種用于臨床的語音識別系統(tǒng)，但這種系統(tǒng)需要醫(yī)生的協(xié)助。但在這種情況下，最大的挑戰(zhàn)在于醫(yī)生輸入的數據如果有絲毫誤差，也會對診斷結論產生致命的影響。

如果谷歌能夠順利的解決數據輸入問題，同時改善數據使用方式，那么就可以大幅減少醫(yī)療系統(tǒng)中的人為錯誤。

另外，谷歌還面臨著數據隱私問題的擔憂。2016年，由于獲得了倫敦三家醫(yī)院超過160萬患者的數據，谷歌遭到了來自患者的強烈反對。谷歌當時正在開發(fā)一款應用，可以在病人的腎臟出現問題時第一時間通知醫(yī)生。

同時外界還出現了關于醫(yī)療資源分配的擔憂，如果一位病人并且要明顯比另外一位病人嚴重，那么醫(yī)院是否會根據人工智能的預測結論合理分配醫(yī)療資源，也非常值得關注。