英國諾丁漢大學(University of Nottingham)研究員最近研發了一個掃描醫療資料的 AI 系統,能夠預測在 10 年內有中風或心臟病發機會的患者,準確度比人類醫生更高。

預測中風和心臟病發等心血管疾病是一項非常具挑戰性的任務。事實上,研究人員在論文中指出,大約一半的中風和心臟病個案均發生在從未被認定為「有風險」的患者身上。

艱巨的任務

AI 系統使用的資料,包括病人過去十年的健康記錄、最新研究數據、醫院記錄和人口統計數據。該研究小組使用了過去十年的病人醫療記錄,以及他們的病發紀錄作為訓練數據(training data),讓人工智慧系統找出數據之中的規律,進行預測。

準確度方面,傳統預測方法的準確度為 72.8%,而 AI 系統目前的準確度則介乎 74.5% 至 76.4% 之間,成功預測 355 被傳統方法忽略的個案。

以 AI 改變醫學

首席研究員史蒂芬·翁(Stephen Weng)預計,五年內他們的 AI 醫療工具將可提升臨床醫師疾病診斷及預後的準確性。

翁博士認為,AI 優勝之處在於它無需監督、可自動運作:「AI 演算法可以自動檢查整個醫院或診所的患者數據庫,將患病風險高的病人標記出來,然後當患者到訪診所或醫院進行常規檢查時,自動提醒醫生進行有關的檢查。 」

然而,由於訓練及執行 AI 醫療軟件必須使用大量病人醫療數據,所以難免引起個人私隱的問題。翁博士解釋:「推行 AI 醫療軟件面對最重大的障礙,將會是病人私隱的問題。」

同時,AI 軟件作出錯誤的預測及抉擇,後果應由誰來負擔,也是監管機構非常重視的問題。所以雖然 AI 軟件於某些方面,已開始超越醫生的表現,但這些倫理道德問題一日未能解決,我們也不能體驗 AI 醫療系統的種種優點。 

 

參考資料:

  1. Weng, S., Reps, J., Kai, J., Garibaldi, J, M., Qureshi, N. (2017). Can machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data? PLoS ONE 12(4): e0174944.
  2. Strickland, E. (2017, May). AI Predicts Heart Attacks and Strokes More Accurately Than Standard Doctor’s Method. IEEE Spectrum
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