利用人工智能來預(yù)測死亡率將有可能優(yōu)化現(xiàn)在的姑息治療方法。這個話題雖然有點沉重，但是人工智能確實有可能幫助醫(yī)療服務(wù)人員和醫(yī)生一起改善重癥病人的護理服務(wù)質(zhì)量。

在生命即將走向終點的時候，接受合理的治療遠比我們想象的更重要。沒有足夠的治療或者沒有對癥下藥的話，患者將會變得非常痛苦。而且過度的治療會產(chǎn)生不必要的醫(yī)療費用，金額可達數(shù)十萬美元，即使患者有醫(yī)療保險，這對他們來說，仍是一筆不小的費用。對重癥患者來說，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。因為使用特定的治療方案來治理特殊的病人，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)生及時確診疾病并盡快為治療方案和成本預(yù)算做好準備。

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

利用深度學習來預(yù)測患者的病情

在NPJ的研究中，研究人員將近480億個數(shù)據(jù)點（包括醫(yī)生的患者記錄、患者人口統(tǒng)計學、程序、藥物、實驗室結(jié)果和生命體征）提供給深度學習模型。該模型分析了這些數(shù)據(jù)，并以90％的準確度預(yù)測一些醫(yī)療問題，如死亡率、住院時間、非計劃性再入院率和患者的最終診斷。與傳統(tǒng)的預(yù)測模型相比，深度學習模型更加準確，預(yù)測的范圍也更廣。

例如，一位處于乳腺癌晚期的女性來到一家城市醫(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，并建議她做放射性掃描檢查。該醫(yī)院的傳統(tǒng)預(yù)測模型檢測了她的數(shù)據(jù)，預(yù)測她在醫(yī)院死亡的幾率為9．3％。而一種由谷歌創(chuàng)建的新型算法檢測了該女性的數(shù)據(jù)，大約有175639個數(shù)據(jù)點，并預(yù)測她的實際死亡幾率為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)測模型更準確。

與傳統(tǒng)方法相比，深度學習模型的準確率提高了10％。該系統(tǒng)能夠篩選以前無法獲得的數(shù)據(jù)，這有助于它提供更準確的死亡率。該模型并不只是檢測一些風險因素，而是檢測患者的整個電子健康記錄，包括隱藏在PDF中的注釋以及在舊圖表上潦草寫下的內(nèi)容。深度學習模型有助于未來醫(yī)生挽救生命和提供更好的患者護理。

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？通過更準確地預(yù)測患者的死亡率，醫(yī)院和醫(yī)生可以及時調(diào)整治療計劃，優(yōu)化患者護理服務(wù)，并在疾病惡化之前就能預(yù)測到。除此之外，醫(yī)護人員也不必花費更多的時間將患者數(shù)據(jù)輸入到標準易讀的系統(tǒng)中。

例如，F(xiàn)uturism的一份報告指出，Ultromics是一種在英國開發(fā)的AI診斷系統(tǒng)，可以比醫(yī)生更準確地診斷心臟病。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)，可以通過分析掃描中發(fā)現(xiàn)的細胞團來診斷肺癌。該系統(tǒng)有望每年診斷出4000個額外的肺癌病例，并且比醫(yī)生目前能夠確診的時間更早。

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Futurism報告的采訪中，Optellum的首席科學和技術(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。英國健康研究戰(zhàn)略辦事處主席 John Bell補充說：“國家衛(wèi)生服務(wù)部門的醫(yī)療服務(wù)費用約為29．7億美元。人工智能的出現(xiàn)，費用可能會直接減少一半�！�

預(yù)測死亡率以獲得更好的護理

目前的研究表明，8％需要姑息治療的患者中，實際只有一半以下的患者接受了該治療方案。因為有時候，醫(yī)生會對患者做出不準確或者過于樂觀的預(yù)測。斯坦福大學醫(yī)學院的研究科學家Kenneth Jung博士稱：“醫(yī)生可能因為過于關(guān)注管理患者的健康問題而沒想過要使用姑息治療方案，而且這個想法甚至都不會出現(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，他們可能會在最后幾天才會接受合理的治療方案，希望將他們的生命延長幾周。然而，研究表明，大約80％的美國人更愿意在家中死亡，而不是在醫(yī)院里�？杀�的是，該報告還指出，這些人中有60％死于醫(yī)院的急癥護理。

在這些情況下，AI可以幫助識別病情嚴重的病人，并可能通過姑息治療活下來。早期預(yù)測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。

雖然有些人可能會懷疑人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域的未來，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)將成為強大的工具，幫助醫(yī)生和其他醫(yī)療保健專業(yè)人員提供更高質(zhì)量的護理，還能及時提供姑息治療方案。