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轉載自：煎蛋網澳大利亞阿德萊德大學的研究人員開發了一款能夠預測病人剩餘壽命的人工智慧。就預測哪些病人會在五年內死亡而言，這台機器准得驚人。官方數據顯示，其準確率達69%，這可以和受訓的腫瘤學家相提並論。研究人員表示，升級版本更厲害。為訓練機器識別出影響壽命的模式，科學家提供了48位病人的胸部放射掃描圖像。機器以「深度學習」為基礎——這是一種機器學習技術，採用模擬人類大腦運作方式的神經網路進行學習。流行病學家Lyle Palmer表示，他們之所以採取這種方式，是因為放射掃描圖像是一種很棒的資源。機器演算法獲得越多數據，其結果就越可靠——好比對人類而言，經驗對正確判斷很重要。每家大醫院每年都會拍攝數十萬張放射掃描圖像。如今，大多數圖像都是經過標準化與數字化，因此獲得機器能夠識別的圖像數據非常方便。此外，許多圖像都含有少許人類無法解讀的信息，但機器不僅能夠解讀，而且幾乎能同時處理數千個例子。在這項研究中，科學家採用「深度學習」技術，探索胸部CT掃描圖像中「隱藏」的特徵和模式——這是人類專家都難以破譯的內容。研究人員希望這項技術將來能夠用於預測慢性疾病，在出現明顯癥狀之前預測出糖尿病、心臟病、癌症等。作為概念的原則證明，研究人員先查看了最簡單的結果——5年死亡率。研究人員將機器結果與人類醫生進行對比，發現兩者準確率相似，為65%-75%。添加更多預測信息(如年齡、性別)很可能會提升準確度。事實上，在論文發表之後，他們又取得了更棒的結果。如今，在預測5年死亡率上，機器準確率已達80%，遠優於人類醫生的水平。目前，研究人員正在琢磨如何將此信息應用於臨床。