隨著現代醫學的發展，醫療不僅意味著救死扶傷，人們還寄希望於醫學人工智慧帶來更多預防疾病的方法，從而有更高質量、更健康的生活。目前，在預測疾病方面，醫院所面臨的最大挑戰之一便是如何提前並快速預測患者未來是否會處於病危情況，或者何時會面臨病危。在腎臟領域，這家公司做到了。開發 AlphaGo 打敗人類圍棋世界冠軍的AI公司——DeepMind，近日公佈了一項人工智慧醫療領域的最新研究成果。他們在最新一期《自然》上發表論文，釋出了一種新的人工智慧系統用來預測病情惡化，並可提前48小時預測急性腎損傷（AKI）的發生。
每年，數百萬手術病人會因無法提前預知的併發症而死亡，其中一大“隱形殺手”便是急性腎損傷。急性腎損傷是一種在危重病人身上常見的嚴重併發症，主要原因包括缺血、缺氧和腎毒性，這種疾病不僅難以被發現而且往往惡化很快。我國急性腎損傷發病率居高不下，住院患者中發病率可高達50%，非住院患者也常常因為藥物、重金屬、汙染等各種問題引發急性腎損傷；在英國和美國，急性腎損傷大約影響著五分之一的住院病人。
DeepMind 這項研究與美國退伍軍人事務醫院（VA）的專家共同進行，聯合研究小組用這套新系統針對VA 703,782名患者展開實踐，AI可透過查詢電子健康記錄中包含的數十萬個資料點的模式，旨在跟蹤患者的病情隨時間的變化（這能為醫生提供實時更新的病情監測），以預測患者在未來48小時內發生急性腎損傷的可能性。研究小組發現該AI系統的預測準確度接近90.2%。
▲ 一個有慢性阻塞性肺疾病病史的65歲男性患者入院前8天的預測情況。
a. 患者在住院過程中的肌酐檢測資料顯示急性腎損傷發生在第5天；
b. 模型在急性腎損傷被發現前48小時預測出風險上升；
c. 入院後4.5天的實驗室值預測 (圖片來源：參考資料[3])
該預測急性腎損傷的AI系統基於迴圈神經網路，它會組成序列並處理各個電子醫療記錄資料。模型每次都會採用一批患者資料進行學習，並建立一個儲存機制以追蹤到當前時間步的所有歷史相關資訊。在每一個時間點，模型會對下一48小時內發生急性腎損傷做出預測。該系統的預測準確度比現有預測腎損傷的演算法模型高出20個百分點，這充分說明了該系統有能力向臨床醫生提供更準確的警告，以便醫生儘早對病患治療進行干預，並做到預防腎損傷。當然，該系統在臨床實踐中的也遇到一些演算法“黑箱”，比如，有了先進的演算法，是否有合適的工具提醒醫生呢？若醫生不能快速收到預警資訊，那麼再厲害的演算法也無法真正幫助患者。
圖片來源：Pixabay為了解決這些障礙，研究團隊在對急性腎損傷進行預測的同時，不僅使用對預測腎功能惡化的有用臨床資料以便系統進一步學習，併為相關血液檢測提供預測結果；還公佈了輔助預測系統的“小助手”。Streams 也由此誕生。
Streams是 DeepMind 所研發的移動醫療助理，它可以在傳統與數字化的護理途徑中，記錄有風險的患者情況。將 Streams 與AKI預測系統結合使用，當AKI系統預測出患者血液檢查不理想、且可能會有急性腎損傷的情況時，那麼 Streams 便可以發揮其醫療助理的作用，儘快提醒臨床醫生。“預測急性腎損傷的人工智慧系統其預測能力讓人印象深刻，”波士頓布萊根婦女醫院 (Brigham and Women’ s Hospital) 腎臟醫學部主任 Joe Bonventre 博士說，“急性腎損傷起因於腎功能受損以及血液中的廢物積聚，所以當AI提前48小時預測到這一情況時，醫生便可以及早反應並調整治療手段，比如，透過調節血壓和減少使用會導致器官受損的藥物等。”DeepMind 的臨床主管 Dominic King 也表示，該研究成果是團隊迄今為止最大的醫療研究突破，證明了團隊不僅能夠有效地發現病情惡化，而且能在病情惡化前進行預測。但此次 DeepMind 所採用的美國退伍軍人事務醫院（VA）的患者資料仍具有一定侷限性。
圖片來源：Pixabay新系統的實踐以及可行性需要更多樣本資料、更多實踐才能最終下定論，僅透過美國退伍軍人事務醫院（VA）這70多萬患者的健康資料是遠不夠的。VA資料的使用以下兩個方面限制了研究結果可具普遍適用性：
DeepMind 研究人員表示，團隊接下來計劃會在更廣泛的人群和不同的臨床環境中多次驗證該AI系統的效能。該人工智慧系統完全商業化可能需數月至數年不等。DeepMind 此次獲得的成果無疑是一大突破。人體健康狀況變化萬千，一處細微變化就可影響患者病情發展，即使“華佗再世”，人們也無法在海量健康資料、萬千病變面前，快速提取有用資訊並採取有效治療，更別提有效實時監控患者健康資料。但21世紀，醫學和人工智慧技術不斷更新迭代，相信未來會有更多同類突破性成果，人工智慧賦能醫療健康領域也不再僅是“紙上談兵”了。參考資料：
[1]DeepMind AI predicts acute loss of kidney function two days in advance, studyshows Jul 31, 2019 fromhttps://www.statnews.com/2019/07/31/deepmind-artificial-intelligence-predicts-acute-kidney-injury/[2]DeepMind’s AI predicts kidney injury up to 48 hours before it happens, from https://venturebeat.com/2019/07/31/deepminds-ai-predicts-kidney-injury-up-to-48-hours-before-it-happens/[3]A clinicallyapplicable approach to continuous prediction of future acute kidney injury Jul31, 2019 fromhttps://www.nature.com/articles/s41586-019-1390-1[4] 《提前兩天預測急性腎損傷，DeepMind最新研究登上》2019/8/2 from https://mp.weixin.qq.com/s__biz=MjM5MTQzNzU2NA==&mid=2651672991&idx=4&sn=b3b5027b01419f146c6442abd409a3c5&chksm=bd4c760c8a3bff1a8dfba52936894dababf16e2346ac1dcf3c7ae904a0c86a18185a1b54666e&scene=27#wechat_redirect