最近发表在《自然》合作期刊（npj）《数字医学》（Digital Medicine）上的一篇文章显示，谷歌已开发出一种新的AI算法，可预测人的死亡时间，准确率提升到95%。 

　　研究者称其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。谷歌将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21万6千名患者的电子医疗记录，这些患者每位都在医院停留了至少24小时。 

　　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％。 

　　来源：DeepTech深科技