現(xiàn)實(shí)版《死亡筆記》 人工智能預(yù)測(cè)人類(lèi)死亡日期

生老病死是自然規(guī)律，死亡更是人類(lèi)不可避免的過(guò)程，那么死亡是否可以預(yù)測(cè)呢?在古代有不少奇聞異士聲稱(chēng)可以推算出壽命長(zhǎng)短，但那畢竟沒(méi)有什么科學(xué)道理。而現(xiàn)在，在人工智能的幫助下，計(jì)算機(jī)可以綜合多種因素，幫助你預(yù)測(cè)死亡或是提前探知那些知名的威脅。

不知道你有沒(méi)有想過(guò)自己的心臟何時(shí)會(huì)停止跳動(dòng)。現(xiàn)在，倫敦帝國(guó)學(xué)院的科學(xué)家們通過(guò)人工智能為這個(gè)想法提供了新的預(yù)測(cè)方式。

根據(jù)科學(xué)家在帝國(guó)理工學(xué)院網(wǎng)站上發(fā)表的一篇文章，科學(xué)家為每一個(gè)心臟病人創(chuàng)建了一個(gè)虛擬的3D心臟，可以與其心臟的跳動(dòng)同步?？茖W(xué)家指出，通過(guò)這種方式，人工智能能夠快速學(xué)習(xí)每一個(gè)病人的特定心臟功能，從而預(yù)測(cè)其心力衰竭和死亡可能性。

據(jù)科學(xué)家稱(chēng)，該系統(tǒng)采用了心臟的磁共振成像信息，并綜合了病人的血液信息等其他臨床信息，可以盡早發(fā)現(xiàn)心臟即將衰竭的跡象。該研究小組正在對(duì)肺動(dòng)脈高血壓患者進(jìn)行研究。據(jù)悉，肺內(nèi)高血壓會(huì)損害心臟其中有三分之一的患者會(huì)在確診五年內(nèi)死亡。目前醫(yī)生主要通過(guò)輸液以及肺移植來(lái)進(jìn)行治療。為選擇正確的治療方法，醫(yī)生需要確認(rèn)患者可能存活多久。而通過(guò)引入機(jī)器學(xué)習(xí)，能夠比傳統(tǒng)方法更快更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)患者何時(shí)會(huì)發(fā)生心力衰竭。

主要參與者德克蘭·奧雷根（Declan O'Regan）指出，“這是計(jì)算機(jī)第一次通過(guò)心臟掃描信息來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)患者的存活時(shí)間。它能夠改變醫(yī)生治療心臟病患者的方式。”

科學(xué)家們認(rèn)為，這項(xiàng)技術(shù)可以用于各種類(lèi)型心臟病患者的治療。他們聲稱(chēng)這是第一次使用人工智能來(lái)預(yù)測(cè)心臟病。雖然此前人工智能已經(jīng)幫助人類(lèi)研究癌癥和腦疾病等疾病，但對(duì)心臟運(yùn)動(dòng)圖像的分析更具挑戰(zhàn)性。迄今為止，醫(yī)生主要還是通過(guò)直接觀(guān)察來(lái)判斷患者的嚴(yán)重程度。而引入人工智能之后，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)患者存活率的方法更好更快。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)患者在一年后仍然存活的準(zhǔn)確率大約為80%，而醫(yī)生的相應(yīng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為60%。

詳細(xì)地說(shuō)，研究人員向人工智能輸入了約250名心臟病患者的心臟磁共振掃描圖像以及血液檢測(cè)結(jié)果，人工智能對(duì)每一次心臟跳動(dòng)中30000個(gè)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行了記錄，從而構(gòu)建出每一位患者的虛擬3D心臟，并結(jié)合患者的歷史數(shù)據(jù)，自動(dòng)學(xué)習(xí)哪些情況是心力衰竭和死亡前兆的跡象，從而幫助醫(yī)生在正確時(shí)間為患者提供合適的治療方式。

這種方法將在更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)推行?？梢钥隙ǖ氖?，人工智能的這一應(yīng)用是醫(yī)學(xué)研究的巨大飛躍。英國(guó)心臟基金會(huì)稱(chēng)，“計(jì)算機(jī)在臨床實(shí)踐的這一可喜應(yīng)用，能夠幫助醫(yī)生們?cè)诖_?；颊咴谛枰我浦仓熬瞳@得正確的治療。”

上述方式是通過(guò)分析人體自身變化來(lái)預(yù)測(cè)死亡。無(wú)獨(dú)有偶，也有人工智能通過(guò)分析周邊環(huán)境特征來(lái)告訴你是否處于死亡的威脅之中。印度的一個(gè)研究項(xiàng)目就是此類(lèi)，其通過(guò)分析人們的自拍照來(lái)預(yù)測(cè)周邊環(huán)境的危險(xiǎn)，告知人們或許會(huì)處于死亡威脅之中。他們的靈感來(lái)源于一篇因自拍導(dǎo)致死亡的新聞報(bào)道。事實(shí)上，隨著智能手機(jī)的廣泛應(yīng)用，因自拍而忽略周?chē)h(huán)境，從而導(dǎo)致機(jī)主死亡的案例已經(jīng)屢見(jiàn)不鮮。在過(guò)去兩年中，全球范圍內(nèi)有多達(dá)127人在自拍過(guò)程中就被奪去了聲明。

鑒于此，印度德里Indraprastha Institute of Information Technology研究機(jī)構(gòu)旨在使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)對(duì)自拍圖像進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，幫助用戶(hù)避免潛在的危險(xiǎn)。該研究機(jī)構(gòu)教授Ponnurangam Kumaraguru指出，“我們偶然從一篇因自拍導(dǎo)致死亡的新聞報(bào)道中獲得了啟示。我們認(rèn)為可以技術(shù)角度改變這一切。”

該研究收集了自2014年以來(lái)所有與自拍相關(guān)的事故，以及死亡原因等周邊環(huán)境細(xì)節(jié)等信息，然后通過(guò)人工智能分析學(xué)習(xí)來(lái)自Twitter的3000多張自拍圖像，分析其中的周?chē)h(huán)境，并預(yù)測(cè)是否會(huì)有致命危險(xiǎn)。這種危險(xiǎn)往往由一系列因素所決定，例如自拍是否從高處拍攝，是否接近鐵路設(shè)施等等。

研究人員指出，該預(yù)測(cè)模型在檢測(cè)危險(xiǎn)自拍環(huán)境的準(zhǔn)確率為73%。

研究人員指出，“我們正在開(kāi)發(fā)的功能是讓手機(jī)向用戶(hù)提供鏡頭中某一特定位置是否危險(xiǎn)的信息，并根據(jù)嚴(yán)重程度附上分?jǐn)?shù)值。”也就是說(shuō)，通過(guò)這種方法可以在手機(jī)內(nèi)置一種警告模式，當(dāng)偵測(cè)到自拍用戶(hù)處于危險(xiǎn)環(huán)境時(shí)就會(huì)發(fā)出警告，避免危險(xiǎn)的發(fā)生。如若能設(shè)法拯救生命，那本身就是一個(gè)巨大的成就。