一名乳腺癌晚期的婦女來到市醫院，她的肺部已經充滿了液體。她看了兩個醫生並且做了放射掃描，醫院的電腦讀取了她的生命體徵並且預測她在住院期間死亡的幾率為 9.3%。
然後 Google 也做了相同的事情。Google 開發了一種新型算法——讀取了這名女性的175,639個數據點——並對死亡風險進行了評估，結果為 19.9%。幾天後這位女士去世了。
▌Google 研發一種模型預測系統作為醫療工具
今年5月，Google 發佈了這位未透露身份的女性的令人心痛的死亡報告。在報告中，Google 突出了神經網絡在醫療方面的潛力，這是一種特別擅長利用數據自動學習和進行改進的人工智能軟件。目前，Google 已經開發了一種工具，它可以預測患者的病情結果，比如病人可能在醫院待多久，病人再次入院的幾率以及病人即將死亡的概率。
最讓醫學專家深刻印象的是 Google 可以篩選以前無法獲取的數據的能力：如記錄在 pdf 文件中的或以舊圖記錄的數據。神經網絡吸納了這些無規則的信息並做出了預測。它比現有的技術更快，也更準確。Google 的系統甚至顯示了哪些記錄可以得出結論。
多年來，醫院、醫生和其他醫療從業者都在嘗試怎樣更好地利用儲存的電子健康記錄和其他患者的數據。在適當的時候分享和強調更多的信息可以挽救生命，至少可以幫助醫務工作者減少在文書工作上的時間，增加在病人護理上的時間。但是目前挖掘健康數據的方法是昂貴、繁瑣和耗時的。
斯坦福大學的副教授 Nigam Shah 表示，在如今的預測模型上，80%的時間都花在了使數據具有可表達性的“標準工作”上，而Google 的做法避免了這個問題。
今年5月，Google 的 AI 負責人 Jeff Dean 對彭博談到，Google 的下一步是將這個預測系統引入診所。Dean 的健康研究小組（有時被稱為醫學大腦）正在研究一系列的人工智能工具，這些工具能夠準確地預測症狀和疾病，而這些工具既能帶來希望，同時也具備警示作用。
公司內部對這一舉措非常興奮，他們終於找到了一個新的具有商業前景的人工智能應用。自從2016年 Alphabet 旗下的 Google 公司宣佈自己為 “ AI First” 的公司，它的大部分工作都在改進現有的互聯網服務。醫學大腦團隊的進步給了 Google 進入一個全新市場的機會，這也是 Larry Page 和 Sergey Briz 在一直反覆嘗試的事情。
如今，醫療保健領域的軟件大多是手工編寫的。Alphabet 醫療部門的前高管，也是投資公司的總經理 Vik Bajaj 談到，Google 的方法，即機器學會自己解析數據， “ 可以超越其他一切方法 ，他們知道什麼問題值得解決，現在他們已經做了足夠的小實驗，並且知道有成果的方向是什麼。”
Dean 還設想了一種人工智能系統，指導醫生使用某些藥物和進行診斷。而另一位 Google 研究人員說，現有的模型會忽略重要的醫學事件，比如病人是否做過手術。他將現有的手工編碼模型描述為醫療保健中的“一個巨大的障礙”。
▌預測系統工具面臨的挑戰
儘管人們對 Google 的潛力持樂觀態度，但利用人工智能改善醫療結果仍然是一個巨大的挑戰。其他公司，尤其是IBM旗下的沃森(Watson)，也曾嘗試將人工智能應用於醫藥領域，但在節約金錢和將該技術整合到償付系統上卻收效甚微。
長期以來 Google 一直在尋求獲取數字醫療記錄，其結果的好壞也不盡相同。最近，Google 研究了加州大學舊金山分校和芝加哥大學的 460 億份匿名患者的數據。難解決的問題是，Google 的人工智能系統要為每家醫院創建預測模型，而不是解析兩家醫院的數據。而所有醫院的解決方案將更具挑戰性。Google 正在努力確保新的合作伙伴能夠訪問更多的記錄。
對健康問題的深入研究只會大量增加 Google 已經掌握的信息。數據公司 Immuta 的首席隱私官 Andrew Burt 表示:“Google 和其他科技巨頭等公司將擁有一種獨特的、幾乎是壟斷的能力來利用我們生成的所有數據。政府應該阻止這些數據成為“只有少數公司的領域，就像在線廣告中Google 的統治地位一樣。”
當涉及到患者信息時，Google 非常謹慎，尤其是在公眾對數據收集的審查過程中。去年，英國監管機構對 Alphabet 的另一家人工智能實驗室 DeepMind 進行了調查，因為他們測試了一款分析公共醫療記錄的應用程序，而實驗室卻沒有告訴病人他們的信息將被使用。在最新的研究中，Google 和它的醫院合作伙伴堅持他們的數據是在匿名、安全的並且在病人允許的情況下使用的。
不過，Volchenboum 相信這些算法仍然可以拯救生命和節約金錢。他希望健康記錄能與其他統計數據混雜在一起。他說 “醫院就像一個有機體” 。最終，人工智能模型可能包含那些可能影響患者預測結果的因素，比如有關當地天氣和交通的信息。
很少有公司能比 Google 更好地分析人。事實上，該公司和 Alphabet 的部門 Verily 正在開發一種能夠追蹤更多生物信號的設備。即使消費者不接受穿戴式健康追蹤器，Google 也有很多其他的數據可以利用。它知道天氣和交通狀況，Google 的安卓手機會追蹤人們走路的方式、精神衰退的有價值的信息以及其他一些疾病。所有這些都可以加入到醫療算法裡。
醫療記錄只是 Google 的人工智能醫療計劃的一部分。醫學大腦已經為放射學、眼科和心臟病學提供了人工智能系統。他們也在皮膚病學方面進行努力。員工開發了一款用於發現惡性皮膚病變的應用程序；對一位帶著15個假紋身的產品經理在辦公室裡走來走去進行測試。
Google 公司正在印度開展一項新的試驗，該試驗利用其人工智能軟件對眼睛圖像進行篩選，以尋找糖尿病視網膜病變的早期跡象。Dean 說在發佈之前，Google 讓三名視網膜專家激烈地討論了早期的研究結果。
▌確定商業模式還為時尚早
隨著時間的推移，Google 可以將這些系統授權給診所，或者通過公司的雲計算部門將其作為一種診斷服務出售。微軟公司也在開發預測型人工智能服務。要將產品商業化，Google 首先需要獲得更多的記錄，往往這些記錄在不同的醫療機構中存在很大差異。Google 可以購買，但監管機構或消費者可能不會接受。與加州大學舊金山分校和芝加哥大學的交易不是商業性的。
目前，該公司表示，現在就確定商業模式還為時過早。今年 5 月，在 Google 的年度開發者大會上，醫學大腦的成員 Lily Peng 表示，研究小組在發現心臟病風險方面的研究已經超過了人類的研究。她表示，“我想再次強調這還只是處於早期階段”。
原文鏈接：
https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-06-18/google-is-training-machines-to-predict-when-a-patient-will-die
閱讀更多 PiPaCode在線少兒編程 的文章
