據英國《新科學家》雜誌網站11月11日報道，美國最新一項研究表明，人工智慧技術（AI）可以通過查看某人的心臟測試結果預測其一年之內的死亡風險。這項研究結果將於11月16日在達拉斯舉辦的美國心臟協會科學會議上宣布。
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執行這項研究的人員是來自醫療保健服務提供商蓋辛格公司的布蘭登·佛恩沃爾特及其同事。
據科技日報介紹，該團隊用人工智慧技術檢查了約40萬人的177萬例心電圖（ECG）。為了預測未來一年內的死亡風險，研究員訓練了兩個版本的人工智慧：第一種人工智慧僅使用了原始ECG數據，其可隨時間測量出電壓；另一種人工智慧則被疊加了ECG以及患者的年齡和性別數據。研究人員還使用名為「AUC」的指標來衡量這兩種人工智慧的性能，該指標可以描述模型各方面的表現，區別一年內可能死亡患者和倖存患者。
研究結果表明，即使心臟病專家認為心電圖正常的人，人工智慧也能準確預測其死亡風險。
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不過，為何人工智慧能檢測出心臟病專家都無法識別的疾病風險，這還是未解之謎。參與實驗的3名心臟病專家表示目前無法找出人工智慧檢測死亡風險的模式。
其實，佛恩沃爾特的研究並非人工智慧預測死亡風險的首例。今年3月，美國全國廣播公司也報道了一則類似的研究成果。
據中國日報3月29日消息，美國全國廣播公司報道稱有科學家此前訓練人工智慧系統預測個體是否有過早死亡的風險，即是否會因為慢性疾病比平均預期壽命更早地死亡。
這項研究採用了三種模型，一種是「深度學習」的人工智慧，第一種是標準算法（Cox模型），第二種是相對簡單的「隨機森林」人工智慧，第三種是「深度學習」的人工智慧。
研究人員使用以上三種模式，分別對英國生物庫2006年至2016年間超過50萬人提交的健康數據進行評估。在10年里，約14500名參與者死亡，主要原因是癌症、心臟疾病和呼吸系統疾病。
英國生物庫（圖源：網絡）
最終結果顯示，「深度學習」人工智慧模型的預測最為準確，正確預測了76%在研究期間早逝的參與者。而「隨機森林」人工智慧模型正確預測了約64%的過早死亡，Cox模型的準確預測率僅有44%。
參與這項研究的首席研究作者史蒂芬·溫博士表示，相比未使用機器學習的模型提供的預測，人工智慧算法做出的早期死亡預測明顯精準得多。
研究者佛恩沃爾特表示，AI模型可能看到了人類看不到的東西，或者至少是我們忽略並認為正常的東西。因此，AI有可能幫我們釐清幾十年來我們一直誤解的東西。
亞洲時報 綜合
責任編輯：Amanda
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