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一位患有晚期乳腺癌的婦女來到一家城市醫院，積液已經淹沒了她的肺部。她看了兩名醫生，並做了一次放射檢查，醫院的電腦讀取了她的生命體徵，估計她在住院期間死亡的幾率為9.3%。
然後輪到谷歌(Google)一試身手，一種由該公司創建的新算法讀取了這位婦女身上17.5639萬個數據點，並對其死亡風險進行了一番評估：19.9%。她沒過幾天就去世了。
2018年5月，谷歌在一份彰顯神經網絡醫療潛力的研究報告中，公佈了這位婦女令人痛心的死亡經歷。神經網絡是一種特別擅長使用數據來自動學習和改進的人工智能(AI)軟件。谷歌已經創建了一種能夠預測大量病患診療結果的工具，其中包括病人可能會住院多長時間，再次入院以及很快就會死亡的幾率有多大。
讓醫學專家們印象最為深刻的是，谷歌能夠篩選出以前無法企及的數據：埋藏在PDF文檔中或者草草地書寫在舊圖表旁邊的註釋。神經網絡將所有這些難以梳理的信息吞噬殆盡，然後“吐出”預測結果。此外，其預測速度和準確度也是現有技術無法比擬的。谷歌的系統甚至能夠顯示，是哪些記錄引導它得出了預測結論。
“一舉超越所有其他軟件”
多年來，醫院、醫生和其他醫療保健服務提供者一直試圖更好地利用電子健康記錄和其他病人數據。在緊要關頭共享和突出顯示更多的信息，可以挽救生命——至少可以幫助醫務人員減少在文書工作上花費的時間，並把更多精力用在患者救治。但目前的健康數據挖掘方法，不僅成本高昂，而且麻煩費時……
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