英國《自然》雜志31日發(fā)表了一項最新研究：由“深度思維”公司研發(fā)的一種人工智能（AI）系統(tǒng)實現(xiàn)了對致命疾病的預知——最早可在急性腎損傷發(fā)作前48小時就作出預警,。該方法或能及時發(fā)現(xiàn)有病情惡化風險的患者,，為早期治療提供時間窗口,。

醫(yī)院中約有11%的死亡可歸因于未能及時發(fā)現(xiàn)并治療病情出現(xiàn)惡化的患者,。其中,，急性腎損傷是一類可能會致命的疾病,，美國約有五分之一的住院患者會受其影響,。

為了改變這一情況,，英國倫敦著名人工智能研究機構“深度思維”（Deep Mind）公司科學家約瑟芬·萊德薩姆及其同事,，開發(fā)了一種可以評估患者危險因素的深度學習方法,。研究團隊證實了該方法在預測急性腎損傷方面的適用性。

研究人員利用在美國退伍軍人醫(yī)療體系接受過治療的逾70萬名患者的數(shù)據(jù)訓練了這一系統(tǒng),。結(jié)果顯示,，該系統(tǒng)能比標準臨床監(jiān)測方法最早提前48小時準確預測出55.8%的急性腎損傷發(fā)作，同時,，系統(tǒng)還成功識別出了90.2%的需要透析的嚴重急性腎損傷患者,。這類早期預警，將能讓患者在出現(xiàn)不可逆的腎損害前及時獲得治療,。

研究人員指出,，現(xiàn)階段該研究存在部分局限性,，譬如，每個陽性預測結(jié)果對應兩個假陽性預警,。不過,，這些假陽性預警多半發(fā)生在已有慢性腎損傷的患者身上。此外,，由于訓練AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中只有6.38%的女性患者,，因此，尚不清楚這一方法在更大群體中的適用性,。

美國斯克利普斯應用科學研究所科學家表示,，盡管如此，該研究結(jié)果依然為人們揭示了AI系統(tǒng)在預測以及預防住院患者發(fā)生不良事件方面的重要作用,。

總編輯圈點

急性腎損傷,，一種突發(fā)的腎功能下降，它最大的特點就是“早期癥狀隱匿”,。因為病人本身就存在原發(fā)疾病,，所以特別容易被掩蓋及被忽視，最終可能導致患者腎功能喪失甚至死亡,。而經(jīng)過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練的人工智能,，卻可以提前兩天就發(fā)出預警，提高醫(yī)護人員對潛在病發(fā)者的關注,，不但加快了醫(yī)療系統(tǒng)的服務效率,，還能真正地挽回人們的健康與生命——這也正是人工智能的終極目標：服務于人類，造福于生命,。