史丹佛人工智慧實驗室研究人員開始測試用人工智慧演算法預測臨終病人可能的死亡時間，目的是幫助醫生提早判斷，及時向臨終治療專家提出臨終關懷要求。據了解，經過訓練，目前AI演算法能提前 3至12 個月預測患者生命結束的時間，準確率高達90％。
據了解，2016年年底，史丹佛大學電腦科學系的一名研究生Anand Avati和該學校醫學院的一個團隊嘗試開發一種新演算法，能夠確定病患的壽命長短。通過研究發現，該演算法能夠在3至12個月前就能知曉人們生命的終結時間點。
該研究團隊指出，該演算法不僅能提前3至12個月預測患者生命結束的時間，還能計算出患者接受痛苦緩釋治療的最佳時機，讓患者在臨終前免受病痛折磨，甚至幫助醫生、家屬對病患採用更合適、更人道的醫療干預措施。
史丹佛大學科學研究員 Kenneth Jung 指出，這項科學測試與研究，目的是希望確保病人最後進入重症監護室之前，有機會告訴家人他們希望如何離開。雖然「預測死亡」的 AI 演算法可能聽起來殘酷，但在研究人員眼中，它可讓人們面對死亡時不那麼狼狽。
研究室指出，史丹佛大學之前曾在 arXiv 發表過一篇《改善臨終關懷與深度學習》（Improving Palliative Care with Deep Learning）論文。結果顯示，現實生活中有多達 60% 的美國人最終是在急性護理醫院接受治療的過程中結束生命。有鑑於病人的意願往往與臨終護理不符合，因此，他們透過 AI 判斷預測死亡可能時間，期待提供較確實且有助益的臨終治療和關懷。
通常情況下，臨終治療專家需要等待主治醫生向他們提出要求，透過人工智慧演算法，他們能較準確辨識並有機會主動接觸需要這項服務的病人。但未來也可能打破傳統的臨終關懷服務模式。
據悉，史丹佛團隊的人工智慧演算法採自深度學習和醫療大數據。前者為流行的機器學習技術，利用神經網路進行資料過濾及學習；後者包括史丹佛醫院或 Lucile Packard 兒童醫院接收過的約 200 萬名成人和兒童患者的電子健康檔案資料。
史丹佛人工智慧實驗室研究員阿南德‧阿瓦提（Anand Avati）表示，「與精心設計的實驗研究相比，我們可以使用常規收集的資料，建立一個全因死亡率的預測模型。」經過訓練後，演算法能提前 3至12個月預測患者生命結束的時間，留給臨終病人和醫護照顧者更充裕的關懷服務時間和準備。
研究團隊表示，演算法得到一家機構審查委員會批准，目前測試結果證明這項技術並沒有人們想像的可怕，並且確能幫助醫生篩選病人、找出他們接受臨終關懷治療的最佳時機。
研究小組強調，測試實驗的早期階段發現，對醫生來說，與重病患者進行臨終討論往往有益處，即便他們不太可能在預測的時間內死亡。此外，研究人員也想透過實驗了解，臨終關懷治療團隊和在第一線護理病人的醫療團隊有什麼不同的表現，以及 AI 演算法預測是否能提高病人得到臨終關懷治療的比例。
《臺灣殯葬資訊網》107/01/27
