[摘要] 人類的生老病死是無法避免的，其中有很大一部分人是因為病痛折磨致死的。死神的來臨是悄然無聲的，也許會讓人存留許多遺憾。西安可視門禁系統 西安對講門禁系統 西安大門門禁系統 西安HID門禁系統? 西安可視對講門禁系統 西安面部識別門禁系統 西安門禁系統讀卡器 西安虹膜門禁系統 西安人臉識別門禁系統 人臉刷卡指紋門禁系統前端時間，斯坦福大學計算機科學系的一名研究生Anand Avati開發了一種“死亡算法”，預測死亡時間準確率達90%。
人類的生老病死是無法避免的，其中有很大一部分人是因為病痛折磨致死的。死神的來臨是悄然無聲的，也許會讓人存留許多遺憾。西安可視門禁系統 西安對講門禁系統 西安大門門禁系統 西安HID門禁系統? 西安可視對講門禁系統 西安面部識別門禁系統 西安門禁系統讀卡器 西安虹膜門禁系統 西安人臉識別門禁系統 人臉刷卡指紋門禁系統前端時間，斯坦福大學計算機科學系的一名研究生Anand Avati開發了一種人工智能“死亡算法”，預測死亡時間準確率達90%。
臨終關懷的最佳時間
2016年年底，Anand Avati和醫學院的一個小團隊試圖開發一種算法，以確定時日無多的病患的壽命。通過研究發現，臨終前關懷的最佳時間是12個月內，但問題的關鍵是如何找到在三到十二個月內死亡的病人。
在Avati看來，超過12個月的臨終關懷服務可能會造成不必要的資源浪費，也會造成供應緊張;相反，如果死亡在三個月內就會發生，可能并沒有足夠的準備時間。所以，識別出那些處于“死亡時間段”的患者，可以幫助醫生對他們采用更合適、更人道的醫療干預措施。
算法是如何預測
雖然能夠知道臨終關懷的最佳時間，但要利用好這段時間，則需要追溯到這個時間段之前就發現并鎖定病人。
Avati和他的團隊確定了約20萬名患者作為學習樣本，利用了醫院醫生已經編碼的醫學信息：病人的診斷說明，預定的掃描次數，在醫院里度過的天數，所做的各種手續，醫療處方等等，以此得到一些客觀的標準化參數。
這些信息被輸入到深度神經網絡(一種軟件架構，因為它模仿大腦神經元的組織方式)中。算法的任務是調整每條信息的權重和強度，以便生成一個給定患者在3到12個月內死亡的概率分數。
死亡算法準確率高達90%
這套“死亡算法”從近16萬名患者身上采集信息進行自我訓練。當它學習了所有數據之后，Avati的團隊對剩下的4萬名患者進行了測試。這一過程算法的表現很出色，錯誤率很低，算法認為會在3到12個月內死亡的患者中，90%都得到了應驗。
算法認為存活期超過一年的患者，95%存活超過12個月。(這個算法使用的數據可以在將來得到很大的改進，掃描結果，醫生的筆記或者病人的自我評估都可以加入到這個系統中，從而提高預測的精度。)
華強智慧網結語
如果這個算法有效并且落地應用的話，那么對于醫生、病患者以及其家屬都有著非同的意義。只不過，如果你有這樣的機會知道自己的死亡時間，是否能夠坦然面對呢?
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