谷歌（google）旗下的英國(guó)人工智能研究公司DeepMind在《自然》（Nature）雜志上發(fā)表了一篇研究報(bào)告，其中討論了一種深度學(xué)習(xí)模型的性能，該模型可以持續(xù)預(yù)測(cè)患者未來罹患一種名為急性腎損傷（AKI）的危及生命的疾病的可能性。該公司表示，其模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)患者將在48小時(shí)前“在臨床可操作的窗口內(nèi)”發(fā)展成AKI。

　　DeepMind在一篇鼓吹該研究的博客文章中稱，這是一項(xiàng)突破——該論文表明，人工智能能夠在“可避免的患者傷害的主要原因之一”發(fā)生前兩天預(yù)測(cè)出它?！斑@是我們團(tuán)隊(duì)迄今為止在醫(yī)療保健研究方面取得的最大突破，”報(bào)告補(bǔ)充道，“證明了我們不僅能夠更有效地發(fā)現(xiàn)病情惡化，而且能夠在惡化發(fā)生之前就做出預(yù)測(cè)?！?/p>

　　不過，即便是表面上看一下這份報(bào)紙，也會(huì)提出一些主要的警告。尤其重要的是，用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)絕大多數(shù)是男性：93．6％。這是因?yàn)镈eepMind的人工智能使用的是美國(guó)退伍軍人事務(wù)部（VA）提供的病人數(shù)據(jù)。研究報(bào)告指出，在培訓(xùn)數(shù)據(jù)集中，女性僅占患者的6．38％。

　　本文還納入了數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)的匯總，顯示18．9％的患者為黑人，雖然黑人女性在培訓(xùn)數(shù)據(jù)集中所占比例沒有突破（邏輯上認(rèn)為可能低于6．38％）。沒有其他種族被打破。

　　當(dāng)被問及該模型的跨性別和不同種族的表現(xiàn)能力時(shí)，DeepMind的一位女發(fā)言人告訴我們：“在女性中，它預(yù)測(cè)在所有已知性別的AKI患者中，早期有44．8％（男性56％）患有AKI。”非裔美國(guó)患者的模型表現(xiàn)更高——早期檢測(cè)到的AKIs中有60．4％是非洲裔美國(guó)人，而其他所有種族的總檢出率為54．1％?！?/p>

　　“這項(xiàng)研究只是第一步，”她證實(shí)。“要使該模型適用于一般人群，還需要進(jìn)行進(jìn)一步的研究，在模型所依據(jù)的數(shù)據(jù)中使用更有代表性的一般人群樣本。”數(shù)據(jù)集代表退伍軍人管理局的人口，我們承認(rèn)這個(gè)樣本不能代表美國(guó)人口。就像所有的深度學(xué)習(xí)模型一樣，在更廣泛地使用之前，它還需要來自其他來源的代表性數(shù)據(jù)。

　　“我們的下一步將是與（退伍軍人管理局）密切合作，通過回顧性和前瞻性觀察研究安全地驗(yàn)證該模型，然后有希望探索我們?nèi)绾芜M(jìn)行前瞻性干預(yù)研究，以了解預(yù)測(cè)如何在臨床環(huán)境中影響護(hù)理結(jié)果。”“要做這類工作，我們需要正確的數(shù)據(jù)，”她補(bǔ)充說。“退伍軍人管理局在其所有醫(yī)院和站點(diǎn)使用相同的電子病歷系統(tǒng)（被廣泛認(rèn)為是最全面的電子病歷之一），這意味著數(shù)據(jù)集也非常全面、干凈、結(jié)構(gòu)良好。”

　　因此，DeepMind的“突破性”研究論文明確強(qiáng)調(diào)的是人工智能輸出與訓(xùn)練輸入之間的反射關(guān)系。在醫(yī)療保健的環(huán)境中，有指導(dǎo)意義的輸出可能是生與死的區(qū)別，而不是技術(shù)才是王道；關(guān)鍵是對(duì)代表性數(shù)據(jù)集的訪問——這才是真正的價(jià)值所在。

　　這表明，擁有納稅人資助的公共醫(yī)療系統(tǒng)的國(guó)家，有巨大的機(jī)會(huì)構(gòu)建并釋放其掌握的民眾醫(yī)療數(shù)據(jù)所包含的價(jià)值，從而開發(fā)自己的公共醫(yī)療人工智能。事實(shí)上，這是英國(guó)2017年產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略評(píng)估的建議之一的生命科學(xué)部門。領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)研究的牛津大學(xué)的約翰·貝爾爵士在給《衛(wèi)報(bào)》的評(píng)論中總結(jié)道：“大部分價(jià)值在于數(shù)據(jù)。我們能做的最糟糕的事就是免費(fèi)送人?！?/p>