智能汽車與一般所說的自動駕駛有所不同，它指的是利用多種傳感器和智能公路技術實現的汽車自動駕駛。智能汽車首先有一套導航信息資料庫，存有全國高速公路、普通公路、城市道路以及各種服務設施...
6月19日據國外媒體報道，谷歌的Medical Brian人工智能團隊目前正訓練自己的人工智能技術來預測醫院中病人的死亡時間。根據早期的結果顯示，人工智能系統的預測時間要比醫生的結論還要準確。
谷歌人工智能可預測醫院中病人的死亡時間
6月19日據國外媒體報道，谷歌的Medical Brian人工智能團隊目前正訓練自己的人工智能技術來預測醫院中病人的死亡時間。根據早期的結果顯示，人工智能系統的預測時間要比醫生的結論還要準確。
彭博社充分介紹了這種醫療人工智能技術的潛力，包括利用之前無法使用的醫療信息。一旦將有效數據輸入到人工智能系統，人工智能技術就會對死亡時間、治療時間以及病人再入院等可能性做出預測。
今年5月，谷歌的團隊在《自然》雜志上發表了一篇論文，其中提到了人工智能技術的預測算法：“這些模型所有情況下都要比傳統的臨床預測模型更有效。我們相信這種方法可以為各種臨床場景創建提供準確的預測范圍?！?/p>
為了達到目的，人工智能團隊記錄了超過175639份病人的病歷，包括醫生的手寫病歷和電子病歷。根據谷歌介紹，這正是最新人工智能技術與之前深度學習技術的關鍵區別。
在整個研究過程中，谷歌分析了216221名患者，并且包括了超過46億條健康記錄數據點。
其實這并非是谷歌的人工智能技術首次被應用于醫療保健領域。今年年初，DeepMind系統已經與美國退伍軍人事務部合作，將其超過70萬份醫療病歷提供給人工智能系統，用來準確預測患者的病情變化。
同時谷歌還在努力開發一種用于臨床的語音識別系統，但這種系統需要醫生的協助。但在這種情況下，最大的挑戰在于醫生輸入的數據如果有絲毫誤差，也會對診斷結論產生致命的影響。
如果谷歌能夠順利的解決數據輸入問題，同時改善數據使用方式，那么就可以大幅減少醫療系統中的人為錯誤。
另外，谷歌還面臨著數據隱私問題的擔憂。2016年，由于獲得了倫敦三家醫院超過160萬患者的數據，谷歌遭到了來自患者的強烈反對。谷歌當時正在開發一款應用，可以在病人的腎臟出現問題時第一時間通知醫生。
同時外界還出現了關于醫療資源分配的擔憂，如果一位病人并且要明顯比另外一位病人嚴重，那么醫院是否會根據人工智能的預測結論合理分配醫療資源，也非常值得關注。
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