谷歌最近开发出一款人工智能程序，能有系统的分析病人的医疗纪录，并精准的预测出病人就医后24小时之内的死亡风险几率。尽管这项技术可以增加医疗效率，但也引起不少人在道德上的忧虑。

谷歌确定「AI优先」的发展策略后，不仅持续在旗下产品中注入AI元素，同时也将AI运用在各个领域上。例如探索恒星、提升翻译水平等等。近日媒体报道，谷歌旗下的「医疗大脑」(MedicalBrain)团队开发的 AI工具不仅能预测病人可能再度住院的几率，甚至能预测病人短期内死亡的几率。

据了解，「医疗大脑」团队运用的AI技术可以取得过去无法获得的数据(例如图表上加注的批注、PDF中的笔记等等)来进行分析判断。在取得数据、所需分析时间等多方面向都比过去的方法更有效率。除了可以预测病人可能的住院时间、再次入院的几率外，甚至可以预测短期内死亡的几率。

在这项研究里，谷歌总共分析216221份住院病历，同时从电子病历中搜集了460亿多笔数据，以此作为基础建构深度学习模型。这套系统不只可以预测病患的死亡率，还能预测病人会在医院住多久、未来再度入院的几率。谷歌今年5月跟斯坦福大学、芝加哥大学、加州大学旧金山分校共同研究一个可以预测病患死亡几率的AI模型。

在研究报告中举出一个案例：一名乳腺癌末期的病患到院后经过检查、医院计算机判读生命迹象后，预估该名病患住院期间死亡的几率为9.3%。不过谷歌 AI分析后认为死亡风险高达19.9%。后来这名病患在入院2周后去世。

AI具有快速分析大量数据的优点，以上述案例来说，谷歌利用神经网络(neural networks)析电子病历中175639笔数据。跟过去许多AI系统不同的是，这些数据中还包括了医生的手写笔记。这展现了不同以往处理信息的能力。不论是PDF文档中的注释，或是医生随手在图表上的注记，神经网络都有能力读取这些非结构信息，并迅速进行整合分析。

据了解，若准确率以1.00为最高标准，谷歌人工智能程序预测人类死亡几率准确度高达0.95，而传统医学预测方式的准确率则为0.86%。

Medical Brain团队主管狄恩在今年5月表示，谷歌的下一步计划就是将这项AI系统运用到诊所当中来协助医生采用特定的医疗和诊断方式。