根据媒体消息，近日谷歌“医学大脑”团队正在训练AI预测疾病和预测死亡。此前，该技术准确预测了一位乳腺癌晚期妇女的死亡时间。这种AI软件可利用数据自行学习和自我改进，并形成了一种可以预测各种病患结果的工具，比如人们能在医院待多久，再次入院的概率和死亡的时间。
多年来，医院方面一直在寻求更好地储存和记录患者数据的方法，以便在需要的时候可以分享更多信息和挽救生命。但是挖掘健康数据耗时耗力，而斯坦福大学副教授Nigam Shah表示，谷歌的AI技术避免了这些繁琐的程序：“你可以把数据直接扔进厨房洗涤池里，之后的工作你完全不用操心”。
不过，预测死亡的技术并非谷歌首创。几年之前，就有科学家发明了五分钟在线检测五年之内死亡几率的方法。男性回答13个问题，女性回答11个问题，就能测出结果。
在2016年，英国科学家就已经在新的验血技术中找到了精确的评估死亡风险的方法。他们发现，在人类血液中含有一种可以检测到心脏病、癌症和其他一系列严重健康问题的基础物质。该项目的首席研究员、伦敦大学学院的教授阿卡纳-辛格·曼努克斯说：“生物标志物的研究在快速进步，像我们这样的研究对未来非常重要”。
今年年初，斯坦福大学的研究人员基于AI算法和深度学习技术，通过使用神经网络来分析学习两家医院提供的200万份成人和儿童的医疗数据，并据此建立了预测总死亡率的模型。
通过此模型，医生能够更为准确地了解病人的死亡时间，病人也可以免去许多痛苦。因为在知悉准确时间之后，医生能够合理安排病人的后续治疗。同时，病人和亲属能够在其最后的日子里做想做的事来避免留有遗憾，而这也是研究人员的初衷。
根据过去的研究显示，80%的病人希望生命的最后阶段能在家中度过，60%的病人希望在治疗中去世。但由于死亡的到来往往仓促，能够真正达成愿望的病人比例并不高。而深度学习、大数据、AI等的介入以及模型预算法的完善，则能够有效提升这个比例。
其实预测死亡并不只是噱头，也不只是为了探测命运的神秘。科技真正的魅力在于能够帮助人类达成更多愿望、减少遗憾，从而提升生命的质量。在更多的新科技介入医疗行业之后，相信实现这个目标的速度能够向前推进。
