提前 48 小時預測疾病?Google 系公司做到了

愛範兒 於 02/08/2019 發表 收藏文章

當年用 AI 單挑世界圍棋冠軍的 DeepMind 公司又有新突破了,這次它們想要「救人命」。
最新發表在《Nature》上的研究,展示了 DeepMind 研製出來的一種深度學習模型,通過它,能提前 48 小時預測急性腎損傷(AKI)是否會發生。

提前預測急性腎損傷有多重要?

單在美國和英國,每 5 名患者中就有一名患有急性腎損傷,預計每年造成 140 萬人死亡。


▲ 圖片來自:BACA

這些患者隨身面臨腎功能突然衰竭的風險,一旦腎功能停止運作,就無法從血液中去除毒素,或永久性地損害腎臟,或迅速惡化導致產生其它疾病,人們將面臨移植腎臟和死亡的風險。

DeepMind Health 的臨床主管 Dominic King 表示

引用急性腎損傷目前難以及時監測,過去患者一般在腎臟開始惡化後兩三天才能被發現,如果醫生及早進行干預,可以預防高達 30% 的疾病病例。

所以 DeepMind 聯合美國退伍軍人事務部(VA),對美國共 703,782 名退伍軍人的病歷開始了兩年的分析,蒐集了有 10 年病史的患者信息,單個人就達到數百萬個指標,最終創建出了這個預測 AKI 進展的機器學習模型。


DeepMind 通過與這些患者後來是否被診斷進行對比,來確認其模型的準確性。

結果發現,該模型能夠提前兩天對 90% 的患者進行準確預測,確認腎功能嚴重惡化以致需要長期透析的患者,比起傳統的標準 AI 模型檢測,它的準確率翻了一番。

DeepMind 表示,這是它們團隊「迄今為止最大的醫療保健研究突破」。
另外,DeepMind 還希望結合醫療移動助手 Streams 一起工作,這也能幫助 DeepMind 的研究更快地商業化。

Streams 使用 NHS 算法檢測急性腎損傷,已在多家醫院部署,能為臨床醫生提供緊急情況的信息。


▲ 圖片來自:New Scientist

經過倫敦大學學院領導的 Streams評估結果顯示,該應用程序能使監測緊急 AKI 病例的時間從兩個多小時變為 14 分鐘,被遺漏的案例從之前人工的 12.4%,降到了使用應用程序的 3.3%。另外,Streams 還可以節省約 1/3 的醫療成本。

但  Streams 是根據單次血液測試的結果來提醒醫療人員,結合 DeepMind,能讓護理從「被動反應型治療」轉到「主動預防性護理」。

但此項研究還不足以完全信任的地方在於,它不可避免地會引起人們的隱私恐慌。


▲  圖片來自:GQ

就算 DeepMind 在研究中可以自動識別和去除敏感數據,但因為它收集了大量個人化數據,依然會引起人們的憂慮,畢竟前年 DeepMind 就被指通過非法交易獲得 160 萬 NHS 患者的病歷信息。

而且,這次的研究還存在着醫學研究常見的中「性別偏見」,女性僅佔其人工智能培訓記錄人數中的 6.38%,且數據也僅限於美國部分人羣,嚴格意義上來講,它並不具備普適性。

另外,DeepMind 也未真正跟當前的醫療實踐成果進行比較。


▲ 圖片來自:Internet of Business

儘管 AI 經常被吹捧為醫生最大的競爭對手,甚至可能取代醫生,但大部分研究都很少進行嚴格的臨床試驗,只有確認它真實可行時,這些技術才能真正進入人們生活。

DeepMind 表示

引用此次研究還只是第一步。在更廣泛地使用它之前,我們需要掌握更多實踐後的代表性數據。

下一步我們將進行具有回顧性和前瞻性的研究來驗證模型,先預測它如何影響臨床環境中的護理結果。

而這些成果,都將變成 DeepMind 未來實現預防性醫療保健的基石。

去年 DeepMind 就使用 AI 檢測超過 50 種威脅視力的眼部疾病,它們表示,接下來還會繼續嘗試診斷敗血病、心臟病、乳腺癌、肝功能衰竭等疾病領域。


▲ 圖片來自:NewsBeezer

以此,不僅可以改善人們的疾病檢測過程,還能降低治療各種疾病的成本。

但屢現不止的隱私問題,現在依然沒有任何一家科技公司能給出完美的答案。

題圖來自:Fisoft


資料來源:愛範兒(ifanr)

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