据英国《新科学家》杂志网站11月11日报道，美国最新一项研究表明，人工智能技术（AI）可以通过查看某人的心脏测试结果预测其一年之内的死亡风险。这项研究结果将于11月16日在达拉斯举办的美国心脏协会科学会议上宣布。
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执行这项研究的人员是来自医疗保健服务提供商盖辛格公司的布兰登·佛恩沃尔特及其同事。
据科技日报介绍，该团队用人工智能技术检查了约40万人的177万例心电图（ECG）。为了预测未来一年内的死亡风险，研究员训练了两个版本的人工智能：第一种人工智能仅使用了原始ECG数据，其可随时间测量出电压；另一种人工智能则被叠加了ECG以及患者的年龄和性别数据。研究人员还使用名为“AUC”的指标来衡量这两种人工智能的性能，该指标可以描述模型各方面的表现，区别一年内可能死亡患者和幸存患者。
研究结果表明，即使心脏病专家认为心电图正常的人，人工智能也能准确预测其死亡风险。
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不过，为何人工智能能检测出心脏病专家都无法识别的疾病风险，这还是未解之谜。参与实验的3名心脏病专家表示目前无法找出人工智能检测死亡风险的模式。
其实，佛恩沃尔特的研究并非人工智能预测死亡风险的首例。今年3月，美国全国广播公司也报道了一则类似的研究成果。
据中国日报3月29日消息，美国全国广播公司报道称有科学家此前训练人工智能系统预测个体是否有过早死亡的风险，即是否会因为慢性疾病比平均预期寿命更早地死亡。
这项研究采用了三种模型，一种是“深度学习”的人工智能，第一种是标准算法（Cox模型），第二种是相对简单的“随机森林”人工智能，第三种是“深度学习”的人工智能。
研究人员使用以上三种模式，分别对英国生物库2006年至2016年间超过50万人提交的健康数据进行评估。在10年里，约14500名参与者死亡，主要原因是癌症、心脏疾病和呼吸系统疾病。
英国生物库（图源：网络）
最终结果显示，“深度学习”人工智能模型的预测最为准确，正确预测了76%在研究期间早逝的参与者。而“随机森林”人工智能模型正确预测了约64%的过早死亡，Cox模型的准确预测率仅有44%。
参与这项研究的首席研究作者史蒂芬·温博士表示，相比未使用机器学习的模型提供的预测，人工智能算法做出的早期死亡预测明显精准得多。
研究者佛恩沃尔特表示，AI模型可能看到了人类看不到的东西，或者至少是我们忽略并认为正常的东西。因此，AI有可能帮我们厘清几十年来我们一直误解的东西。
亚洲时报 综合
责任编辑：Amanda
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