1.媒體來源:
東森新聞雲
2.完整新聞標題:
Google AI能預測病人死亡時間 準確率逾九成五
3.完整新聞內文:
國際中心／綜合報導
Google最近開發出一款人工智慧程式，能有系統的分析病人的醫療紀錄，並精準的預測
出 病人就醫後24小時之內的死亡風險機率。儘管這項技術可以增加醫療效率，但也引起
不少人在道德上的憂慮。
Google確定「AI優先」的發展策略後，不僅持續在旗下 產品中注入AI元素，同時也將AI
運用在各個領域上。 例如探索恆星、提升翻譯水準等等。近日媒體報導，Google旗下的
「醫療大腦」(Medical Brain)團隊開發的 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，「醫療大腦」團隊運用的AI技術可以取得過去無法獲得的資料(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、所需分析時間等多方面向都
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。
在這項研究裡，Google總共分析216,221份住院 病歷，同時從電子病歷中蒐集了460億多
筆數據， 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、 未來再度入院的機率。 Google今年5月跟史丹佛大學、芝加
哥大學、加州大學舊金山分校共同研究一個可以預測病患死亡機率的AI模型。
在研究報告中舉出一個案例：一名乳腺癌末期的病患到院後經 過檢查、醫院電腦判讀生
命跡象後，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。
AI具有快速分析大量資料的優點，以上述案例來說，Google利用神經網路(neural
networks)析電子病歷中175,639筆數據。 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，神經網路都有能力讀取這些非結構資訊，並迅速進行整合分
析。
據了解，若準確率以1.00為最高標準， Google人工智慧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%。
Medical Brain團隊主管狄恩(Jeff Dean)在今年5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。
4.完整新聞連結 (或短網址):
https://www.ettoday.net/news/20180621/1195682.htm
5.備註:
※ 一個人一天只能張貼一則新聞，被刪或自刪也算額度內，超貼者水桶，請注意