英國《自然·醫學》雜志23日在線發表了一項人工智能與醫學研究：英國科學家報告了一個名為“AI臨床醫生”(AI Clinician)的學習智能體。“AI臨床醫生”通過強化學習，能幫助人類醫生改進實時決策，在全球范圍內提高敗血癥的治療效果，進而每年挽救萬千條生命。
敗血癥是一種嚴重威脅生命的疾病，患者機體對炎癥感染產生極端反應，導致組織和器官受損。敗血癥是全球第三大死亡原因和醫院內死亡的主要原因。治療敗血癥的關鍵是正確施用注射液和藥物，以幫助病人維持血壓穩定。但是，目前的臨床實踐尚未達到最佳標準。
為了幫助改進臨床決策，英國帝國理工學院奧多·法伊薩、安東尼·高登等幾位科學家的聯合團隊，開發了“AI臨床醫生”。這是一個人工智能體，通過分析醫生所作的成千上萬次真實治療決策，學習最佳的敗血癥治療方法。“AI臨床醫生”利用經濟學和博弈論所常用的機器學習類型——強化學習，從超出人類醫生“幾輩子”經驗的患者數據集中，提取有用信息。
研究團隊發現，平均而言，“AI臨床醫生”能夠比人類醫生更加可靠地為敗血癥患者選擇最佳治療方法。此外，在一項獨立于訓練數據的大型驗證隊列中，實際臨床處方劑量與AI建議相符的患者，其死亡率是最低的。
這項研究還需要使用臨床試驗中的實時數據和決策加以評估，而且也需要在不同的醫療背景下進行測試。但是研究人員指出，即使只能讓敗血癥死亡率小幅下降，也相當于每年在全球范圍內挽救了成千上萬條生命。(記者張夢然)
當年曾有新聞，有些患者利用google為自己診斷常見病，成功率很高。這似乎已預示AI終將替代部分醫學工作。其實大夫給人瞧病很大程度依賴經驗，而機器學習能替代人類積累知識，將醫生從繁瑣工作中解脫，讓他們集中精力于疑難雜癥與醫藥學前沿，人類健康將因此受益。
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