提前48小時預測疾病？Google旗下的這間公司做到了|數位時代 BusinessNext

最新發表在《Nature》上的研究，展示了DeepMind研製出來的一種深度學習模型，通過它，能提前48小時預測急性腎損傷（Acute　kidney　injury，簡稱AKI）是否會發生。

提前預測急性腎損傷有多重要？單在美國和英國，每5名患者中就有一名患有急性腎損傷，預計每年造成140萬人死亡。

這些患者隨身面臨腎功能突然衰竭的風險，一旦腎功能停止運作，就無法從血液中去除毒素，或永久性地損害腎臟，或迅速惡化導致產生其它疾病，人們將面臨移植腎臟和死亡的風險。DeepMind　Health的臨床主管多明尼克．金（Dominic King）表示：

急性腎損傷目前難以及時監測，過去患者一般在腎臟開始惡化後兩三天才能被發現，如果醫生及早進行干預，可以預防高達30％的疾病病例。

所以DeepMind聯合美國退伍軍人事務部（VA），對美國共703,782名退伍軍人的病歷開始了兩年的分析，蒐集了有10年病史的患者信息，單個人就達到數百萬個指標，最終創建出了這個預測AKI進展的機器學習模型。

DeepMind通過與這些患者後來是否被診斷進行對比，來確認其模型的準確性。結果發現，該模型能夠提前兩天對90%的患者進行準確預測，確認腎功能嚴重惡化以致需要長期透析的患者，比起傳統的標準AI模型檢測，它的準確率翻了一倍。

DeepMind表示，這是它們團隊 「迄今為止最大的醫療保健研究突破」 。

另外，DeepMind還希望結合醫療行動助手Streams一起工作，這也能幫助DeepMind的研究更快地商業化。Streams使用英國國家衛生醫療系統（NHS）算法檢測急性腎損傷，已在多家醫院部署，能為臨床醫生提供緊急情況的信息。

經過倫敦大學學院領導的Streams評估結果顯示，該應用程式能使監測緊急AKI病例的時間從兩個多小時變為14分鐘，被遺漏的案例從之前人工的12.4%，降到了使用應用程序的3.3％。另外，Streams還可以節省約1/3的醫療成本。

但Streams是根據單次血液測試的結果來提醒醫療人員，結合DeepMind，能讓護理從「被動反應型治療」轉到「主動預防性護理」。

但此項研究還不足以完全信任的地方在於，它不可避免地會引起人們的隱私恐慌。

就算DeepMind在研究中可以自動識別和去除敏感數據，但因為它收集了大量個人化數據，依然會引起人們的憂慮，畢竟前年DeepMind就被指通過非法交易獲得160萬NHS患者的病歷信息。

而且，這次的研究還存在著醫學研究常見的「性別偏見」，女性僅佔其人工智慧培訓記錄人數中的6.38％，且數據也僅限於美國部分人群，嚴格意義上來講，它並不具備普遍性。

另外，DeepMind也未真正跟當前的醫療實踐成果進行比較。

儘管AI經常被吹捧為醫生最大的競爭對手，甚至可能取代醫生，但大部分研究都很少進行嚴格的臨床試驗，只有確認它真實可行時，這些技術才能真正進入人們生活。DeepMind表示：

　　此次研究還只是第一步。在更廣泛地使用它之前，我們需要掌握更多實踐後的代表性數據。
下一步我們將進行具有回顧性和前瞻性的研究來驗證模型，先預測它如何影響臨床環境中的護理結果。

而這些成果，都將變成DeepMind未來實現預防性醫療保健的基石。去年DeepMind就使用AI檢測超過50種威脅視力的眼部疾病，DeepMind表示，接下來還會繼續嘗試診斷敗血病、心臟病、乳腺癌、肝功能衰竭等疾病領域。

以此，不僅可以改善人們的疾病檢測過程，還能降低治療各種疾病的成本。但屢現不止的隱私問題，現在依然沒有任何一家科技公司能給出完美的答案。

責任編輯：江可萱

本文授權轉載自：愛范兒

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再就活動規劃來看，網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI，由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡，之後，團隊成員只要輸入關鍵字，NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合，作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為，NAVI 就像一位資深顧問，不僅提供更多元的視角與玩法建議，縮短活動規劃所需的時間和心力，也能即時調閱過往經驗，協助團隊跳脫個人思考盲點，避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例，說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配，因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物，這使得團隊成員在規劃活動時，常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後，系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議，協助團隊在規劃新活動時，更有效率地運用既有資源。

不只生成內容：NAVI 三大特色，讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外，網創資訊也從企業管理需求出發，規劃出以下 3 大系統特色，使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一，NAVI 支援至少 20種大型語言模型，能因應不同使用需求，處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二，系統可部署於私有雲或地端環境，讓資料能留在企業內部，降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三，整合 AD 身份驗證與授權機制，可依部門和角色別去設定資料存取權限，確保 AI 在回應問題或產生內容時，只會引用該使用者可存取的資料範圍，避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充，由於系統可進行部門切割，也能進一步統計各單位的使用量，方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI，而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出，因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統，從而發展上述系統設計。近年來，因應 AI Agent 趨勢，網創資訊亦將相關概念融入 NAVI，使系統具備更高的主動性，能依任務需求串接不同資料庫與內部系統，協助使用者完成特定工作流程。

未來，網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作，逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中，共同發掘更多具體的應用靈感，並視需求開發對應功能，持續放大知識與經驗的價值，讓技術不只停留在工具層次，而能真正轉化為企業成長的動能。