計到病人幾時死 Google AI預測逾9成準

想起2011年的一套美國電影《潛逃時空》……

Google開發的一款人工智能（AI）程式，可系統地分析病患醫療紀錄，並精準的預測出病患就醫後24小時之內死亡的風險機率，準確度高達逾9成，較傳統方式高約1成。

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Google轉向「AI優先」的發展策略後，不僅持續在旗下產品中注入AI元素，也將AI運用於各項領域，例如探索恆星、提升翻譯水準等等。近日，有媒體報導，Google旗下的Medical Brian團隊所開發的AI工具，不僅能預測病人可能再度住院的機率，甚至能預測病人短期內死亡的機率。

據了解，Google Medical Brain團隊運用的AI技術，可以取得過往無法獲得的資料（例如圖表上加註的註解、PDF中的筆記等等），來進行分析判斷，在取得資料、所需分析時間等面向上，都比過去的方法更有效率。除了可以預測病人可能的住院時間、再次入院的機率外，甚至可以預測短期內死亡的機率。

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這次的研究中，Google一共分析216,221份住院病歷，並從電子病歷中蒐集了460億多的數據，並以此作為基礎建構深度學習模型，這套系統不只可以預測病患的死亡率，還能預測病人會在醫院住多久、未來再次入院的機率。

Google今年五月與史丹佛大學、芝加哥大學、加州大學舊金山分校，共同研究一款可以預測病患死亡率的AI模型。在研究報告中以一個案例作為例子，一名患有乳腺癌末期的病患，到院後經過了檢查，醫院電腦判讀生命徵象，預估該名病患住院期間死亡的機率為9.3%，不過Google AI分析後認為死亡風險高達19.9%，後來這名病患在入院兩周後去世。

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AI具有快速分析大量資料的優點，以上述個案來說，Google利用神經網路（neural networks）分析電子病歷中175,639項數據，而跟過去許多AI系統不同的是，這些數據中還包括了醫生的手寫筆記。這展現了不同以往處理資訊的能力，不論是PDF文檔中的註釋，或是醫生隨手在圖表上的註記，神經網絡都有能力讀取這些非結構資訊，並迅速整合分析。

據報，若準確率以1.00為最高標準，Google AI程式預測人類死亡機率準確度高達0.95，而傳統醫學預測方式的準確率則為0.86。

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Medical Brain團隊主管Jeff Dean在今年五月表示，Google的下一步計畫就是將這項AI系統運用到診所當中，來協助醫生採用特定的醫療和診斷方式。

香港新聞博覽館舉辦專題講座，由大數據治理公會召集人及數字化經濟委員會成員車品覺講述人工智能的最新發展，市民可以如何應用相關技術，以及正確分辨有用真實的資訊。

香港新聞博覽館舉行「人工智能的應用和素養」講座。

講座題為「人工智能的應用和素養，車品覺先介紹人工智能的起源和歷史。他表示，人工智能為市民帶來方便，但同時亦帶來社會問題，因此科技應向更健康趨勢發展。

車品覺指出，全球未來十年將會是強人工智能年代，具備與人類同等或超越人類智慧，而現時一些專業範疇已開始由人工智能取代，例如營養師、心理醫生等職業。但他提醒，商業應用未必追得上科技發展，亦有成本效益問題，企業要避免「跟車太貼」。而本港是否有足夠需求智能科技仍是未知之數，加上科技變化大，社會需要逐步走，並在過程中作檢討。而科技發展重視用戶體驗，令用家感興趣使用，設計要避免過於複雜。

車品覺認為全球未來十年將會是強人工智能年代。

另外，財政預算案早前提出，數字經濟將是一個很重要的新動能，而人工智能超算中心首階段設施最快今年亦會投入服務。車品覺表示，本港要做好「超級聯繫人」的角色，善用國家資源，並輔助不同企業推動數字經濟，「算力」要與大數據互相配合運用，才可發展成國際數據樞紐中心。

車品覺建議，市民使用人工智能時，應擔任導演角色，提出思考和問題，與人工智能互相溝通，不是被動地要求解答及感到恐懼，亦可以比較不同的程式軟件，才會為生活帶來更多進步和方便。