據(jù)英國(guó)《新科學(xué)家》雜志報(bào)道,美國(guó)科學(xué)家的一項(xiàng)新研究稱(chēng),人工智能(AI)可以通過(guò)查看某人的心臟測(cè)試結(jié)果,預(yù)測(cè)其一年之內(nèi)死亡的風(fēng)險(xiǎn)——即便醫(yī)生認(rèn)為他們正常。但AI 如何擁有這項(xiàng)“特異功能”仍是未解之謎。
在此研究中,醫(yī)療保健服務(wù)提供商蓋辛格公司的布蘭登·佛恩沃爾特及同事讓AI 檢查了約40 萬(wàn)人的177 萬(wàn)例心電圖(ECG),以預(yù)測(cè)未來(lái)一年內(nèi)誰(shuí)的死亡風(fēng)險(xiǎn)更高。
為了做到這一點(diǎn),該團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了兩種版本的AI:一種AI 僅被“喂食”原始ECG 數(shù)據(jù),其可隨時(shí)間測(cè)量出電壓;另一種AI則被“喂食”了ECG 以及患者的年齡和性別數(shù)據(jù)。
研究人員使用名為“AUC”的指標(biāo)來(lái)衡量這兩種AI 的性能,該指標(biāo)可以描述模型各方面的表現(xiàn),區(qū)別一年內(nèi)可能死亡患者和幸存患者。
佛恩沃爾特說(shuō),結(jié)果表明,AI 的得分始終高于0.85 分(滿(mǎn)分為1 分,得分為0.5 表示兩種AI 之間沒(méi)有區(qū)別);而醫(yī)生目前使用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型的AUC 的得分介于0.65—0.8 之間。
為進(jìn)行比較,研究人員還基于醫(yī)生測(cè)量的ECG 特征創(chuàng)建了一種算法,但佛恩沃爾特說(shuō):“無(wú)論如何,基于電壓的模型的表現(xiàn)總比根據(jù)我們從心電圖測(cè)量得到數(shù)據(jù)而創(chuàng)建的模型要好?!?/p>
而且,即使心臟病專(zhuān)家認(rèn)為心電圖正常的人,AI 也能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其死亡風(fēng)險(xiǎn)。3 名心臟病專(zhuān)家分別檢查了表現(xiàn)正常的心電圖,但無(wú)法找出AI 檢測(cè)到的風(fēng)險(xiǎn)模式。
佛恩沃爾特說(shuō):“這一發(fā)現(xiàn)表明,該模型可能看到了人類(lèi)看不到的東西,或者至少是我們忽略并認(rèn)為正常的東西。因此,AI 有可能幫我們厘清幾十年來(lái)我們一直誤解的東西。”