Google 最新开发的 AI 算法可以预测人们的死亡时间，据其研究人员表示，预测准确率高达 95%。
该项研究着眼于住院患者的一系列临床问题，最近发表在了 Nature 合作期刊（npj） Digital Medicine 上。Google 将 AI 技术应用到大量的数据上，这些数据来自两个医学中心共 21 万 6 千名患者，这些患者每位都在医院停留了至少 24 小时。
研究者在杂志文章中解释道：”我们想知道在面对范围宽广的临床问题时，深度学习能否提供有效的预测。所以我们在差距很大的临床领域挑选出预测项目，包括一项最重要的临床结果——死亡，一项标准的医疗质量指标——是否再次入院，一项资源利用率指标——住院时长，以及对于患者病情掌握情况的指标——诊断结果。
这项概念验证研究的结果显示，该算法可以准确预测患者的死亡风险、是否会再度入院、是否会延长住院时间以及患者的出院诊断。并且，在上述各种情况下，这项新的算法的预测都比以前发表的模型更准确。
根据该研究，使用加利福尼亚大学旧金山医疗系统的数据所作出的患者死亡预测准确率为 95％，使用芝加哥大学医学系统的数据所作出的死亡预测准确率为 93％。
此准确率比传统”强化早期预警评分（augmented Early WarningScore）”预测模型的准确率更高，这种传统预测模型使用了多种因素来帮助医生确定患者病情。根据研究报告，传统方法在加利福尼亚大学旧金山分校的准确率为 85％，在芝加哥大学医学系统的准确率为 83％。
Google 这项研究的面世的当下，恰逢人们对于使用 AI 技术的潜在利益和风险所进行的激烈讨论之时。从网络安全风险和 AI 或许是所谓能带来灾难的”末日机器”，到 AI 技术对于经济增长的潜在驱动力，专家们正在从各方面权衡 AI 技术可能带来的长期影响。
由于依赖于大量的信息，医疗越来越被认为是应用 AI 技术的合适领域。FDA 专员 Scott Gottlieb 在今年早些时候发表的演讲中就探讨了 AI 技术在医疗行业中应用的前景。
周二，在福克斯的一档电视节目中，家庭医学医师 Mikhail Varshavski 博士表示：”诚然，将大量的医疗信息连接起来使用或许能够帮助患者，但数据隐私权仍然是关键。我会担心是谁在使用这些数据，又是如何使用这些数据的？作为一名医生，我希望使用这些数据的公司是为了帮助患者，而不是仅仅为了赚钱。”
“机器也会犯错，有时候错误的数据会导致机器犯错，所以我们仍然需要监管这个过程。”Varshavski博士补充道。
即使在 Google 内部，对 AI 的应用也存在争议。最近 Google 退出了一项名为 Maven 的军事项目，该项目旨在提高无人机的瞄准精度。Maven 项目一直都是 Google 内部争论的焦点。今年四月，超过 3100 名 Google 员工集体签名上书公司 CEO Sundar Pichai，希望其退出该项目。
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