據(jù)英國(guó)《新科學(xué)家》雜志報(bào)道，美國(guó)科學(xué)家的一項(xiàng)新研究稱，人工智能（AI）可以通過查看某人的心臟測(cè)試結(jié)果，預(yù)測(cè)其一年之內(nèi)死亡的風(fēng)險(xiǎn)——即便醫(yī)生認(rèn)為他們正常。但AI 如何擁有這項(xiàng)“特異功能”仍是未解之謎。

在此研究中，醫(yī)療保健服務(wù)提供商蓋辛格公司的布蘭登·佛恩沃爾特及同事讓AI 檢查了約40 萬人的177 萬例心電圖（ECG），以預(yù)測(cè)未來一年內(nèi)誰(shuí)的死亡風(fēng)險(xiǎn)更高。

為了做到這一點(diǎn)，該團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了兩種版本的AI：一種AI 僅被“喂食”原始ECG 數(shù)據(jù)，其可隨時(shí)間測(cè)量出電壓；另一種AI則被“喂食”了ECG 以及患者的年齡和性別數(shù)據(jù)。

研究人員使用名為“AUC”的指標(biāo)來衡量這兩種AI 的性能，該指標(biāo)可以描述模型各方面的表現(xiàn)，區(qū)別一年內(nèi)可能死亡患者和幸存患者。

佛恩沃爾特說，結(jié)果表明，AI 的得分始終高于0.85 分（滿分為1 分，得分為0.5 表示兩種AI 之間沒有區(qū)別）；而醫(yī)生目前使用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型的AUC 的得分介于0.65—0.8 之間。

為進(jìn)行比較，研究人員還基于醫(yī)生測(cè)量的ECG 特征創(chuàng)建了一種算法，但佛恩沃爾特說：“無論如何，基于電壓的模型的表現(xiàn)總比根據(jù)我們從心電圖測(cè)量得到數(shù)據(jù)而創(chuàng)建的模型要好?！?/p>

而且，即使心臟病專家認(rèn)為心電圖正常的人，AI 也能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其死亡風(fēng)險(xiǎn)。3 名心臟病專家分別檢查了表現(xiàn)正常的心電圖，但無法找出AI 檢測(cè)到的風(fēng)險(xiǎn)模式。

佛恩沃爾特說：“這一發(fā)現(xiàn)表明，該模型可能看到了人類看不到的東西，或者至少是我們忽略并認(rèn)為正常的東西。因此，AI 有可能幫我們厘清幾十年來我們一直誤解的東西?！?/p>