Photo Credit：chetraruc 本篇來自合作媒體 36kr，INSIDE 經授權轉載。
利用人工智慧技術來預測病人甚麼時候會去世, 這聽起來就像是反烏托邦科幻劇《黑鏡》裡才有的情節。但史丹佛大學的研究人員認為，如果 AI 能做到這點反倒是一個很好的機會，因為它可以幫助醫生與病人更早地進行必要的臨終對話。
研究表明 ，由於治療慣性，很多醫生在預測病人的臨終期時傾向於給出比較樂觀的估計，從而推遲了醫生與病人之間關於臨終選擇的艱難對話。
醫生過高估計的傾向也是人之常情。不過有些時候，這種做法也會導致病人在臨終期到醫院接受不必要的、費用高昂的、帶有侵入性的治療, 而不是在相對舒適的環境中走完生命旅程。
一個數據是，如果可能的話，大約有 80% 的美國人更願意在家中度過自己最後的日子。史丹佛大學之前也在 arXiv 上發表了一篇題為「改善臨終關懷與深度學習」的論文。結果顯示，現實生活中有多達 60% 的美國人最終是在急性護理醫院接受治療的過程中結束了自己的生命。
有鑑於病人的意願與臨終時的護理不匹配，史丹佛大學的研究人員便開始測試一種替代療法，即讓人工智慧幫助醫生完成對新入院病人的篩查。如果一些病人已經到了需要臨終關懷服務的階段，醫生可以比較早地做出判斷，及時向臨終治療專家提出臨終關懷請求。
「我們希望確保病人在最後進入重症監護室之前有機會告訴他們的家人他們希望如何離開。」史丹佛大學的科學研究員 Kenneth Jung 說。
所以「預測死亡」的 AI 算法可能聽起來有些殘酷，但在研究人員的眼中，它可以讓人們在面對死亡的時候不那麼狼狽。
與此同時，透過 AI 來進行判斷預測也打破了傳統的臨終關懷服務程序。通常情況下，臨終治療專家需要等待主治醫生向他們提出請求，現在的話他們能夠準確識別並有了主動接觸需要這項服務的病人的機會。
據 IEEE Spectrum 介紹，史丹佛團隊的人工智慧算法基於深度學習技術和醫療大數據。前者作為一種流行的機器學習技術，利用神經網絡進行數據的過濾以及學習；後者則包括了史丹佛醫院或 Lucile Packard 兒童醫院接收的大約 200 萬名成人和兒童患者的電子健康檔案數據。
史丹佛人工智慧實驗室從事電腦科學研究的阿南德•阿瓦提 (Anand Avati) 表示，「與精心設計的實驗研究相比，我們可以使用常規收集的數據建立一個全因死亡率的預測模型。現有數據的規模也能允許我們這樣做。」
經過訓練後，該算法能提前 3-12 個月來預測患者生命結束的時間。如果按照傳統的方法，醫生會在三個月內進行預測，那樣的話留給臨終關懷服務的時間會很緊張。
據研究團隊稱，算法得到了一家機構審查委員會的批准，結果證明這項技術並沒有人們想像的那麼可怕。深度學習模型在幫助醫生篩選病人並找出他們接受臨終關懷治療的最佳時機方面能夠起到很大的作用。
研究小組還強調，試點實驗的早期階段表明，對於醫生來說, 與重病患者進行臨終討論往往是有益的，即便他們不太可能在預測的時間內死亡。
此外研究人員也想透過實驗了解臨終關懷治療團隊和在一線護理病人的醫生團隊有什麼不同的表現，以及 AI 算法預測是否能夠提高病人得到臨終關懷治療的比率。
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