利用人工智能來(lái)預(yù)測(cè)死亡率將有可能優(yōu)化現(xiàn)在的姑息治療方法。這個(gè)話(huà)題雖然有點(diǎn)沉重，但是人工智能確實(shí)有可能幫助醫(yī)療服務(wù)人員和醫(yī)生一起改善重癥病人的護(hù)理服務(wù)質(zhì)量。

在生命即將走向終點(diǎn)的時(shí)候，接受合理的治療遠(yuǎn)比我們想象的更重要。沒(méi)有足夠的治療或者沒(méi)有對(duì)癥下藥的話(huà)，患者將會(huì)變得非常痛苦。而且過(guò)度的治療會(huì)產(chǎn)生不必要的醫(yī)療費(fèi)用，金額可達(dá)數(shù)十萬(wàn)美元，即使患者有醫(yī)療保險(xiǎn)，這對(duì)他們來(lái)說(shuō)，仍是一筆不小的費(fèi)用。對(duì)重癥患者來(lái)說(shuō)，特別是65歲以上的患者，選擇合理的治療方案是至關(guān)重要的。因?yàn)槭褂锰囟ǖ闹委煼桨竵?lái)治理特殊的病人，可以幫助節(jié)省不少的醫(yī)療成本。人工智能技術(shù)能夠幫助病人和醫(yī)生及時(shí)確診疾病并盡快為治療方案和成本預(yù)算做好準(zhǔn)備。

NPJ數(shù)字醫(yī)療雜志最近的一項(xiàng)研究表明，人工智能技術(shù)很快就會(huì)幫助醫(yī)生及時(shí)改善患者的醫(yī)療服務(wù)。研究人員利用人工智能掃描電子健康記錄（EHR），并通過(guò)醫(yī)生留下的病人記錄發(fā)現(xiàn)潛在臨床問(wèn)題和健康風(fēng)險(xiǎn)。人工智能系統(tǒng)比醫(yī)生更準(zhǔn)確、更快速地預(yù)測(cè)患者的死亡率和最終診斷。那么它究竟是如何工作的呢？

利用深度學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)患者的病情

在NPJ的研究中，研究人員將近480億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)（包括醫(yī)生的患者記錄、患者人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、程序、藥物、實(shí)驗(yàn)室結(jié)果和生命體征）提供給深度學(xué)習(xí)模型。該模型分析了這些數(shù)據(jù)，并以90％的準(zhǔn)確度預(yù)測(cè)一些醫(yī)療問(wèn)題，如死亡率、住院時(shí)間、非計(jì)劃性再入院率和患者的最終診斷。與傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型相比，深度學(xué)習(xí)模型更加準(zhǔn)確，預(yù)測(cè)的范圍也更廣。

例如，一位處于乳腺癌晚期的女性來(lái)到一家城市醫(yī)院，她的肺部已經(jīng)產(chǎn)生積液。兩名醫(yī)生查看了她的病例，并建議她做放射性?huà)呙铏z查。該醫(yī)院的傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型檢測(cè)了她的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)她在醫(yī)院死亡的幾率為9．3％。而一種由谷歌創(chuàng)建的新型算法檢測(cè)了該女性的數(shù)據(jù)，大約有175639個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，并預(yù)測(cè)她的實(shí)際死亡幾率為19．9％。之后這名患者便在幾天內(nèi)去世，也由此證明了算法模型比傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型更準(zhǔn)確。

與傳統(tǒng)方法相比，深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確率提高了10％。該系統(tǒng)能夠篩選以前無(wú)法獲得的數(shù)據(jù)，這有助于它提供更準(zhǔn)確的死亡率。該模型并不只是檢測(cè)一些風(fēng)險(xiǎn)因素，而是檢測(cè)患者的整個(gè)電子健康記錄，包括隱藏在PDF中的注釋以及在舊圖表上潦草寫(xiě)下的內(nèi)容。深度學(xué)習(xí)模型有助于未來(lái)醫(yī)生挽救生命和提供更好的患者護(hù)理。

挽救生命和節(jié)約醫(yī)療成本

那么我們可以用這些信息做些什么呢？通過(guò)更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)患者的死亡率，醫(yī)院和醫(yī)生可以及時(shí)調(diào)整治療計(jì)劃，優(yōu)化患者護(hù)理服務(wù)，并在疾病惡化之前就能預(yù)測(cè)到。除此之外，醫(yī)護(hù)人員也不必花費(fèi)更多的時(shí)間將患者數(shù)據(jù)輸入到標(biāo)準(zhǔn)易讀的系統(tǒng)中。

例如，F(xiàn)uturism的一份報(bào)告指出，Ultromics是一種在英國(guó)開(kāi)發(fā)的AI診斷系統(tǒng)，可以比醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷心臟病。它還指出，一家名為Optellum的初創(chuàng)公司正在研究一種AI系統(tǒng)，可以通過(guò)分析掃描中發(fā)現(xiàn)的細(xì)胞團(tuán)來(lái)診斷肺癌。該系統(tǒng)有望每年診斷出4000個(gè)額外的肺癌病例，并且比醫(yī)生目前能夠確診的時(shí)間更早。

這些AI診斷系統(tǒng)不僅可以拯救生命，還可以幫助醫(yī)院節(jié)省醫(yī)療成本。在對(duì)Futurism報(bào)告的采訪(fǎng)中，Optellum的首席科學(xué)和技術(shù)官Timor Kadir表示，人工智能系統(tǒng)可以將醫(yī)療保健行業(yè)產(chǎn)生的成本削減135億美元。英國(guó)健康研究戰(zhàn)略辦事處主席 John Bell補(bǔ)充說(shuō)：“國(guó)家衛(wèi)生服務(wù)部門(mén)的醫(yī)療服務(wù)費(fèi)用約為29．7億美元。人工智能的出現(xiàn)，費(fèi)用可能會(huì)直接減少一半�！�

預(yù)測(cè)死亡率以獲得更好的護(hù)理

目前的研究表明，8％需要姑息治療的患者中，實(shí)際只有一半以下的患者接受了該治療方案。因?yàn)橛袝r(shí)候，醫(yī)生會(huì)對(duì)患者做出不準(zhǔn)確或者過(guò)于樂(lè)觀的預(yù)測(cè)。斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究科學(xué)家Kenneth Jung博士稱(chēng)：“醫(yī)生可能因?yàn)檫^(guò)于關(guān)注管理患者的健康問(wèn)題而沒(méi)想過(guò)要使用姑息治療方案，而且這個(gè)想法甚至都不會(huì)出現(xiàn)在他們的腦海中�！�

這些不能確定是否需要姑息治療的患者最終可能會(huì)病情加重，甚至是死亡。如果患者的健康狀況突然下降，他們可能會(huì)在最后幾天才會(huì)接受合理的治療方案，希望將他們的生命延長(zhǎng)幾周。然而，研究表明，大約80％的美國(guó)人更愿意在家中死亡，而不是在醫(yī)院里�？杀�的是，該報(bào)告還指出，這些人中有60％死于醫(yī)院的急癥護(hù)理。

在這些情況下，AI可以幫助識(shí)別病情嚴(yán)重的病人，并可能通過(guò)姑息治療活下來(lái)。早期預(yù)測(cè)出這些患者的死亡率可以幫助他們更快地獲得所需的治療方案。而且它能夠允許患者在最后幾天留在家中，而不是在醫(yī)院。

雖然有些人可能會(huì)懷疑人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域的未來(lái)，但人工智能系統(tǒng)的目的是在醫(yī)療保健行業(yè)中發(fā)揮支持作用。這些AI系統(tǒng)將成為強(qiáng)大的工具，幫助醫(yī)生和其他醫(yī)療保健專(zhuān)業(yè)人員提供更高質(zhì)量的護(hù)理，還能及時(shí)提供姑息治療方案。