史丹佛的 AI 演算法能預測死亡,這對臨終關懷來說或許是好事

作者 | 發布日期 2018 年 01 月 21 日 0:00 | 分類 AI 人工智慧 , 醫療科技 follow us in feedly

利用人工智慧技術預測病人什麼時候會去世,聽起來就像反烏托邦科幻劇《黑鏡》才有的情節。但史丹佛大學研究人員認為,如果 AI 能做到這點,倒是一個很好的機會,因為可幫助醫生與病人更早進行必要的臨終對話。



研究表明,由於治療慣性,很多醫生預測病人臨終期時傾向相對樂觀的估計,進而延遲了醫生與病人之間關於臨終選擇的艱難對話。

醫生高估傾向也是人之常情。不過有些時候,這會導致病人在臨終期到醫院接受不必要、費用高昂、侵入性的治療,而不是在較舒適的環境走完生命旅程。

一個資料顯示,如果可能,大約有 80% 的美國人更願意在家中度過最後的日子。史丹佛大學之前也在 arXiv 發表過一篇《改善臨終關懷與深度學習》(Improving Palliative Care with Deep Learning)論文。結果顯示,現實生活中有多達 60% 的美國人最終是在急性護理醫院接受治療的過程中結束生命。

有鑑於病人的意願與臨終護理不符合,史丹佛大學研究人員便開始測試一種代替療法,即讓人工智慧幫助醫生完成篩檢新住院病人。如果一些病人已到需要臨終關懷服務的階段,醫生可以較早判斷,及時向臨終治療專家提出臨終關懷要求。

「我們希望確保病人最後進入重症監護室之前,有機會告訴家人他們希望如何離開。」 史丹佛大學科學研究員 Kenneth Jung 說。

所以「預測死亡」的 AI 演算法可能聽起來殘酷,但在研究人員眼中,它可讓人們面對死亡時不那麼狼狽。

與此同時,透過 AI 判斷預測,也打破了傳統的臨終關懷服務模式。通常情況下,臨終治療專家需要等待主治醫生向他們提出要求,現在他們能準確辨識並有機會主動接觸需要這項服務的病人。

據 IEEE Spectrum 介紹,史丹佛團隊的人工智慧演算法基於深度學習和醫療大數據。前者為流行的機器學習技術,利用神經網路進行資料過濾及學習;後者包括史丹佛醫院或 Lucile Packard 兒童醫院接收過的約 200 萬名成人和兒童患者的電子健康檔案資料。

史丹佛人工智慧實驗室從事電腦科學研究的阿南德‧阿瓦提(Anand Avati)表示,「與精心設計的實驗研究相比,我們可以使用常規收集的資料建立一個全因死亡率的預測模型。現有資料的規模也能允許我們這樣做。」

經過訓練後,演算法能提前 3~12 個月預測患者生命結束的時間。如果按照傳統方法,醫生會在 3 個月內預測,那樣的話留給臨終關懷服務的時間會很緊迫。

據研究團隊稱,演算法得到一家機構審查委員會批准,結果證明這項技術並沒有人們想像的可怕。深度學習模型在幫助醫生篩選病人、找出他們接受臨終關懷治療的最佳時機方面,能有很大的作用。

研究小組還強調,試點實驗的早期階段表明,對醫生來說,與重病患者進行臨終討論往往有益處,即便他們不太可能在預測的時間內死亡。

此外研究人員也想透過實驗了解,臨終關懷治療團隊和在第一線護理病人的醫療團隊有什麼不同的表現,以及 AI 演算法預測是否能提高病人得到臨終關懷治療的比例。

(本文由 36Kr 授權轉載;首圖來源:pixabay

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