今天星期四，轉貼一則李開復的文章，讓大家動動腦回答下面三題：
1. 如果「電腦」經過 AI 運算告訴醫院：A 病人一年後死亡率 80%、B 病人則是 30%，醫院會不會把資源留給 B？
2. 呈1，在 AI 還沒有那麼厲害的今天，醫院就不會進行「資源分配」嗎？如果會，他們是用什麼來當作基準的？（賺不賺錢？住院天數？老闆自由心證？）
3. 如果 AI 用大數據演算預測你媽開刀失敗率有 90% ，成功的話則一年存活率 95%。不開刀的話一個月內死亡率 91%，你會不會勸她開？她自己會不會願意？
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AI預測人類死亡時間越來越精准了，我們應該是喜還是悲？
「我們發現，機器學習演算法預測死亡的準確率，比人類專家開發的標準預測模型要高得多。」
本文來自創新工場微信公眾號
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《奇葩說》第五季中，有一個話題給大家留下了深刻的印象——
假如能看到別人的「死亡時間」該不該告訴 TA 們？
節目中，正反方就此展開激烈的討論，言辭犀利，角度刁鑽。
而今天，我們先暫且拋開正反方的觀點，探討這個辯題的大前提：
我們真的能夠知道別人的死亡時間嗎？
本文來自公眾號英尼網路iNn（inn-yingni）
研究顯示，人工智慧或許能預測慢性病患者的死亡時間。
這也意味著，我們終將面對《奇葩說》裡出現的辯題，知道死亡時間的我們是選擇告訴還是隱瞞？
科學家和醫生們利用 50 萬名患者資料研發了一款人工智慧工具，在全方位考量患者的家族病史、攝入鹽量、用藥情況、使用防曬霜情況等各方面因素的情況下，預測哪些患者的早亡風險較高。
研究人員稱，該人工智慧系統在測試中的預測結果「非常精確」，可靠度約比現有的機器學習系統所做估測高 10％。
這項研究由英國諾丁漢大學開展，由流行病學與資料科學助理教授 Stephen Weng 博士主導本次研究。
Stephen Weng 博士表示，「大多數研究應用都專注于單一疾病領域，而預測由多種疾病引發的死亡概率極為複雜，考慮各種可能造成影響的環境與個體因素的情況更是如此。
為此，我們開發了一種獨特且全面的方法，通過機器學習技術預測某人早亡的概率，這是在該領域取得的一大進步。」
事實上，這並不是人工智慧第一次針對預測人類死亡時間展開研究。
早在 2018 年 1 月，斯坦福大學的研究人員就利用 200 萬份電子病歷來訓練深度神經網路，進而生成了一款深度學習演算法。隨後，研究人員們又從數十萬患者身上採集資訊進行自我訓練。
當時研究人員表示，這款演算法可以提前 12 個月預測患者的死亡時間，並在 40000 名特定患者身上進行測試，預測準確率達到了90%。
同年 6 月份，Google旗下的 Medical Brian 團隊推出了一種新的人工智慧演算法，可以説明醫院預測病人的死亡時間，並有望在醫療領域展開更廣泛的應用。
當時的這項研究主要著眼于住院患者的一系列臨床問題，發表在 Nature 合作期刊 Digital Medicine 上。這些資料來自兩個醫學中心共 216000 名患者，他們每人都在醫院停留了至少 24 小時。
相比於前兩次研究，這次的人工智慧演算法研究由 502648 名 40 至 69 歲之間的患者資料生成，他們曾在 2006 年至 2010 年之間參與過英國生物銀行研究，並一直被追蹤研究至 2016 年。
從研究物件的數量，年齡具體劃分，再到追蹤研究的時間，這次演算法取得的成果顯然更有說服力。
而且，這次研究演算法共考慮了 60 種健康預測因素，包括受試者的體質指數（BIM）、血壓、維生素或營養補充劑服用情況等，此外受試者的水果、蔬菜、肉類、乳酪、穀物、魚類和酒精的攝入情況也被考慮在內。
研究團隊將預測結果與英國國家統計署的死亡記錄、英國癌症註冊記錄等資料庫的死亡資料進行了比對。隨後，他們又將該演算法與兩項標準的機器學習技術進行了比較。結果顯示，這套新模型的準確率比現存技術高了 10.1％。
「我們發現，機器學習演算法預測死亡的準確率，比人類專家開發的標準預測模型要高得多。」Weng 博士指出。
那麼，用 AI 預測死亡到底是福是禍呢？
簡單來說，這是一個人工智慧新的應用領域，可以為人類提供最可貴的服務——給病人最後的時光。
不過，儘管這項技術在幫助人類醫生篩選病人進行治療方面存在益處，其可能帶來的不良後果也不可小覷。
有一個很現實的問題，那就是醫療資源配置問題。
如果一位病人明顯比另外一位病人嚴重，那麼醫院是否會根據人工智慧的預測結論合理分配醫療資源？
而對病人來說，知道自己的死亡時間，無疑是會加大其心理壓力，那麼應該如何保證，這份壓力不會對患者的疾病造成負面的影響呢？
試想一下，如果某天你知道自己或者自己最親最愛的人的具體死亡時間，假如數字很長，那知道了似乎也沒什麼大礙；但萬一那一天並不是很遙遠，是會坦然接受，靜待命運的安排？還是惶惶不可終日，草木皆兵生怕任何一個意外的出現？
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