当年用 AI 单挑世界围棋冠军的 DeepMind 又有新突破了，这次是想“救人命”。
最新发表在《Nature》期刊的研究，展示 DeepMind 研发的深度学习模型，透过模型，能提前 48 小时预测急性肾损伤（AKI）会否发生。
提前预测急性肾损伤有多重要？
单在美国和英国，每 5 名患者就有 1 名患有急性肾损伤，预计每年造成 140 万人死亡。
（Source：BACA）
这些患者面临肾功能突然衰竭的风险，一旦肾功能停止运作，就无法去除血液的毒素，或永久性损害肾脏，或迅速恶化导致产生其他疾病，人们将面临移植肾脏和死亡的风险。
DeepMind Health 临床主管 Dominic King 表示：
急性肾损伤目前难以及时监测，过去患者一般在肾脏开始恶化后两三天才被发现，如果医生及早干预，可预防高达 30% 病例。
所以 DeepMind 联合美国退伍军人事务部（VA），分析美国共 703,782 名退伍军人的病历 2 年，搜集有 10 年病史的患者资讯，单个人就达数百万个指标，最终建立这个预测 AKI 进展的机器学习模型。
DeepMind 透过比对这些患者是否被确诊，来确认模型的准确性。
结果发现，模型能提前两天准确预测 90% 患者，确认肾功能严重恶化以致需长期血液透析的患者，比传统标准 AI 模型准确率翻了一倍。
DeepMind 表示，这是团队“迄今为止最大的医疗保健研究突破”。
另外，DeepMind 还希望结合医疗行动助理 Streams 一起工作，这也能帮助 DeepMind 的研究更快商业化。Streams 使用 NHS 算法侦测急性肾损伤，已在多家医院部署，能为临床医生提供紧急情况的资讯。
经过伦敦大学学院领导的 Streams 评估结果显示，应用程序能使监测紧急 AKI 病例的时间从 2 小时多缩至 14 分钟，遗漏案例从之前人工 12.4%，降到使用应用程序的 3.3%。另外，Streams 还可节省约三分之一医疗成本。
Streams 是根据单次血液测试的结果来提醒医疗人员，但结合 DeepMind，能让护理从“被动反应型治疗”转到“主动预防性护理”。
但此项研究还不足以完全信任的地方在于，不可避免会引起人们的隐私恐慌。
就算 DeepMind 研究时可自动辨识和去除敏感资料，但因为收集大量个资，依然会引起病患忧虑，毕竟前年 DeepMind 就被指透过非法交易获得 160 万 NHS 患者的病历。
且这次研究还有医学研究常见的“性别偏见”，女性仅占人工智能培训纪录人数 6.38%，且资料也仅限美国部分人群，严格来说不具普遍性。
另外，DeepMind 也未真正和目前医疗成果比对。
（Source：Internet of Business）
尽管 AI 经常被吹捧为医生最大的竞争对手，甚至可能取代医生，但大部分研究都很少进行严格的临床试验，只有确认真实可行时，这些技术才能真正进入人们生活。
DeepMind 表示：
此次研究还只是第一步。在广泛使用之前，我们需要掌握更多实际使用后的代表性资料。
下一步我们将进行具回顾性和前瞻性的研究来验证模型，先预测它如何影响临床环境的护理结果。
而这些成果，都将变成 DeepMind 未来做好预防性医疗保健的基石。
去年 DeepMind 就使用 AI 侦测超过 50 种威胁视力的眼部疾病，接下来还会继续尝试诊断败血症、心脏病、乳腺癌、肝功能衰竭等领域。
希望 AI 不仅改善人们的疾病诊断过程，还能降低治疗各种疾病的成本。但屡次发生的隐私问题，依然没有任何一家科技公司有完美的答案。
（本文由 爱范儿 授权转载；首图来源：shutterstock）
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