（文章來源：AI銳見）
谷歌（google）旗下的英國人工智能研究公司DeepMind在《自然》（Nature）雜志上發(fā)表了一篇研究報告，其中討論了一種深度學習模型的性能，該模型可以持續(xù)預測患者未來罹患一種名為急性腎損傷（AKI）的危及生命的疾病的可能性。該公司表示，其模型能夠準確預測患者將在48小時前“在臨床可操作的窗口內(nèi)”發(fā)展成AKI。
DeepMind在一篇鼓吹該研究的博客文章中稱，這是一項突破——該論文表明，人工智能能夠在“可避免的患者傷害的主要原因之一”發(fā)生前兩天預測出它?！斑@是我們團隊迄今為止在醫(yī)療保健研究方面取得的最大突破，”報告補充道，“證明了我們不僅能夠更有效地發(fā)現(xiàn)病情惡化，而且能夠在惡化發(fā)生之前就做出預測?！?/p>
不過，即便是表面上看一下這份報紙，也會提出一些主要的警告。尤其重要的是，用于訓練模型的數(shù)據(jù)絕大多數(shù)是男性：93．6％。這是因為DeepMind的人工智能使用的是美國退伍軍人事務部（VA）提供的病人數(shù)據(jù)。研究報告指出，在培訓數(shù)據(jù)集中，女性僅占患者的6．38％。
本文還納入了數(shù)據(jù)集統(tǒng)計的匯總，顯示18．9％的患者為黑人，雖然黑人女性在培訓數(shù)據(jù)集中所占比例沒有突破（邏輯上認為可能低于6．38％）。沒有其他種族被打破。
當被問及該模型的跨性別和不同種族的表現(xiàn)能力時，DeepMind的一位女發(fā)言人告訴我們：“在女性中，它預測在所有已知性別的AKI患者中，早期有44．8％（男性56％）患有AKI?！狈且崦绹颊叩哪Ｐ捅憩F(xiàn)更高——早期檢測到的AKIs中有60．4％是非洲裔美國人，而其他所有種族的總檢出率為54．1％?！?/p>
“這項研究只是第一步，”她證實?！耙乖撃Ｐ瓦m用于一般人群，還需要進行進一步的研究，在模型所依據(jù)的數(shù)據(jù)中使用更有代表性的一般人群樣本?！睌?shù)據(jù)集代表退伍軍人管理局的人口，我們承認這個樣本不能代表美國人口。就像所有的深度學習模型一樣，在更廣泛地使用之前，它還需要來自其他來源的代表性數(shù)據(jù)。
“我們的下一步將是與（退伍軍人管理局）密切合作，通過回顧性和前瞻性觀察研究安全地驗證該模型，然后有希望探索我們?nèi)绾芜M行前瞻性干預研究，以了解預測如何在臨床環(huán)境中影響護理結(jié)果?！薄耙鲞@類工作，我們需要正確的數(shù)據(jù)，”她補充說?！巴宋檐娙斯芾砭衷谄渌嗅t(yī)院和站點使用相同的電子病歷系統(tǒng)（被廣泛認為是最全面的電子病歷之一），這意味著數(shù)據(jù)集也非常全面、干凈、結(jié)構(gòu)良好?！?/p>
因此，DeepMind的“突破性”研究論文明確強調(diào)的是人工智能輸出與訓練輸入之間的反射關系。在醫(yī)療保健的環(huán)境中，有指導意義的輸出可能是生與死的區(qū)別，而不是技術才是王道；關鍵是對代表性數(shù)據(jù)集的訪問——這才是真正的價值所在。
這表明，擁有納稅人資助的公共醫(yī)療系統(tǒng)的國家，有巨大的機會構(gòu)建并釋放其掌握的民眾醫(yī)療數(shù)據(jù)所包含的價值，從而開發(fā)自己的公共醫(yī)療人工智能。事實上，這是英國2017年產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略評估的建議之一的生命科學部門。領導這項研究的牛津大學的約翰·貝爾爵士在給《衛(wèi)報》的評論中總結(jié)道：“大部分價值在于數(shù)據(jù)。我們能做的最糟糕的事就是免費送人。”
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