人類總對未知的事情感到好奇，古人用易經占卜來預測生死，在現代我們則有人工智慧（AI）來告訴我們有多大的機率大限將至。
Google在最近的一份研究中，透過人工智慧（AI）系統分析病患醫療紀錄，並精準的預測出病患的死亡風險，雖然這項技術可以增加醫療效率，但卻也引起不少人在道德上的擔心。
用AI精準預測病患死亡風險
Google近年積極將AI技術導入醫療領域，今年五月與史丹佛大學、芝加哥大學、加州大學舊金山分校，共同研究一款可以預測病患死亡率的AI模型。
在研究報告中以一個案例作為例子，一名患有乳腺癌末期的病患，到院後經過了檢查，醫院電腦判讀生命徵象，預估該名病患住院期間死亡的機率為9.3%，不過Google AI分析後認為死亡風險高達19.9%，後來這名病患在入院兩周後去世。
AI具有快速分析大量資料的優點，以上述這個個案來說，Google利用神經網路（neural networks）分析電子病歷中175,639項數據，而跟過去許多AI系統不同的是，這些數據中還包括了醫生的手寫筆記。這展現了不同以往處理資訊的能力，不論是PDF文檔中的註釋，或是醫生隨手在圖表上的註記，神經網絡都有能力讀取這些非結構資訊，並迅速整合分析。
這次的研究中，Google一共分析216,221份住院病歷，並從電子病歷中蒐集了460億多的數據，並以此作為基礎建構深度學習模型，這套系統不只可以預測病患的死亡率，還能預測病人會在醫院住多久、未來再次入院的機率。
預防甚於治療，智慧醫療成趨勢
我們總說預防勝於治療，在這個領域Google也曾做過不少嘗試與努力，像是今年（2018）初旗下人工智慧公司DeepMind，就跟美國退伍軍人事務部合作，分析多達70萬名老兵的醫療紀錄，來預測病情變化。
這項合作主要著力在急性腎損傷（AKI）研究，據統計有11%的死亡是由於病情惡化不能及時得到確認造成的，而老兵很常做的髖關節置換手術，就很容易造成急性腎損傷，而急性腎損傷發病前幾乎沒有明顯的徵兆。
透過機器學習，DeepMind移除可辨識個人身分的資訊後進行分析，進一步預測發病機率，以及病情惡化的風險因素，目標是希望未來可以在預防性醫療上做出更多共獻，挽救更多人的性命，以及節省醫療資源。
隱私、道德怎麼平衡？
文書、資料處理占據醫療診斷很多的時間，透過AI的協助可以讓醫生提升效率，減少人為失誤完成診斷治療，然而能夠進一步預測死亡率也引發不少道德討論，包括AI技術的使用時機、有權使用的範圍，甚至可能引發不必要的恐慌，另外醫療保險也可能受到影響。
在智慧醫療、大數據分析的蓬勃發展下，「隱私」也成為一大隱憂，去年七月英國資訊委員會（ICO）一項調查指出，Google旗下DeepMind與英國國民醫療保健系統（NHS）涉及洩露病患個資。起因是2015年雙方簽訂合作，利用AI分析三家位於北倫敦醫院的病患資料，希望做預測疾病用途。
沒想到DeepMind在沒有經過病患同意的情況下，額外取得許多影響病患隱私的資訊，包括患者的墮胎紀錄、過度用藥、是否感染HIV病毒等，據統計一共影響了160萬英國公民，醫療智慧化是趨勢更是未來，如何在隱私、道德間取得平衡，將會是醫療AI發展的一大挑戰。
