Google 人工智慧可準確預測病患死亡時間
最近於《自然》期刊發表的一篇論文指出，將電子病歷提供給 AI 深度學習模型，能大幅提高多項醫學預測結果的準確性。該研究分析了兩間美國醫院的資料，顯示 AI 演算法能預測病患的住院長度，甚至還能預測死亡時間。
AI 對醫療的影響
研究中的人工神經網路使用大量數據，例如病患的生命徵象數據和病歷，以進行預測。這種 AI 將每位病患的先前紀錄排列成一個時間軸，加上醫療人員的手寫筆記、評論和隨手在圖表上的註記進行分析，讓深度學習模型預測住院長度、死亡時間等結果。
利用這些預測，醫院可以更有效地判斷治療病患的優先順序，調整治療方式，並在醫療緊急情況發生前事先發現。因為資料不必轉換成標準化、電腦易讀的格式，還能減輕醫護人員的負擔。
AI 在醫療方面已經有許多應用，最近開發的一些演算法能比人類醫師更準確診斷肺癌和心臟病。另一研究中，科學家將視網膜影像提供給 AI 演算法學習，讓 AI 判斷病患是否罹患三種主要的眼疾。
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雖然近年有越來越多個人醫療資料被上傳到集中式電腦系統，但大多數的資料庫都是獨立存在，分散在各醫療機構和政府機關。
其中一種解決方法，是將這些個人資料彙集到私人科技公司擁有的單一預測模型，不過這做法將無疑引起爭議。數百萬病患的電子病歷掌握在少數私人公司手中，可能會迅速讓 Google 這樣的公司涉入醫療產業，並成為醫療產業的壟斷者。
近日，英國政府擔心 Alphabet 子公司 DeepMind 可能「行使過度壟斷權」，而對該公司進行審查。DeepMind Health 曾在 2017 年未經病患同意收集資料，而被控違反英國法律。
[related-post url=”https://tomorrowsci.com/technology/ai-rengongzhihuijiuhuibingrenxingming/”]提高透明度
醫療專業人士已經注意到 AI 對醫學的影響，也注意到應該採取相關措施提高透明度。美國醫學會（American Medical Association）在一項聲明中承認，AI 和人類臨床醫師合作能帶來顯著的好處，但 AI 必須「努力達到幾項關鍵標準，包括透明度、基於醫學標準、不存在偏見」。
雖然美國國會於 1996 年通過《健康保險隱私及責任法案》（Health Insurance Portability and Accountability Act，HIPAA），以保障市民的醫療私隱，然而這二十多年來發展了多項新技術，以至該法案似乎已過時。
如果沒有一個有效的監管框架提高透明度，就幾乎無法讓這些公司承擔責任，以致必須靠私人公司的自律，以確保 AI 技術對醫療服務產生影響，並讓病患受益，並不是只讓公司本身受益。
參考資料：
- Victor Tangermann (June 2018). Google’s AI Can Predict When A Patient Will Die. Futurism
- Alvin Rajkomar, et al. (May 2018). Scalable and accurate deep learning with electronic health records. npj Digital Medicine
- Natasha Lomas (June 2018). UK report warns DeepMind Health could gain ‘excessive monopoly power’. Techcrunch
- Jennifer Bresnick (June 2018). AMA Urges “Thoughtfully Designed” Artificial Intelligence for Healthcare. HealthIT Analytics
