澳大利亞阿德萊德大學的研究人員使用人工智能技術對48位病人的預期壽命進行了預測，最終精確率達到69%，這個數(shù)據(jù)和醫(yī)生的預測結果基本吻合。這個消息再次引發(fā)了人們對人工智能技術的關注。

我們知道大多數(shù)情況下，醫(yī)生是輕易不會對病人的預期壽命下結論的，原因一方面是因為很難保證預測的準確性，如果輕易做出結論很容易影響病人的治療。另一方面是出于對個體生命的尊重，在很多人看來，對他人壽命做出預測是不道德的。

隨著人工智能技術的發(fā)展，各行各業(yè)的技術人員希望通過這項技術實現(xiàn)業(yè)務上的突破。人工智能被用于醫(yī)療領域也并非首次，IBM研發(fā)的人工智能系統(tǒng)“沃森”就曾輔助醫(yī)生診斷疾病并給出治療方案。但靠人工智能預測人類壽命，在我看來既不靠譜也不合理。

首先，我們需要思考的一個問題是，69%這個數(shù)字究竟是人工智能基于大數(shù)據(jù)分析的結果，還是更傾向于統(tǒng)計學上基于樣本分析進行推斷統(tǒng)計的結果？

在預測過程中，人工智能與醫(yī)生一樣需要依賴于大數(shù)據(jù)，包括過去的病例以及已有的醫(yī)學文獻等材料。但因為人類生活環(huán)境在變，醫(yī)療水平在提高，這些數(shù)據(jù)對預測一位病人未來幾年甚至幾十年的壽命的合理性值得探討。

同時，澳大利亞研究人員的這項研究基于48位名人，以統(tǒng)計學的角度來看顯然這是一個很小的樣本。但假設這項研究的樣本是4800人，最終得出的結論也只適用于這4800人。69%這個數(shù)據(jù)用于這4800人身上或許是基于大數(shù)據(jù)分析的結果，但如果把69%這個數(shù)字放在此類病癥所有病人身上，顯然就成了一個統(tǒng)計學上的數(shù)字，這是不合理的。

其次，由于每一個生命個體存在較大的差異性，即便患有同樣疾病的兩個人，因為體質、免疫能力等狀況不同，其存活壽命也會存在很大差距。人工智能在預測病人壽命時，如果不結合個體差異化特征進行分析，就很難做出精確的預測?，F(xiàn)實生活中經(jīng)常會發(fā)生這樣的情況，醫(yī)生告知病人只有五年壽命，而病人的實際存活壽命卻遠遠超過這個數(shù)字。這也是為什么醫(yī)生不愿對病人預期壽命作出結論的原因。

最后，盡管醫(yī)生不會輕易對病人預期壽命作出預測，但即便某個醫(yī)生作出了錯誤的預測，往往也是可以被原諒的，因為病人本身也清楚基于醫(yī)生自身經(jīng)驗的預測結果與實際情況會存在差異。但如果是機器人作出的錯誤預測，往往是不能被原諒的。這就像人們駕駛汽車出車禍被認為是難以避免的，但如果無人駕駛汽車出車禍確實不能容忍的。

由此可見，將人工智能技術用于預測病人壽命這件事的推行顯然存在很大阻力，無論從其準確度還是從道德層面考慮，我認為這項技術很難被用于醫(yī)療領域。不過也不得不承認，人工智能在醫(yī)療領域的應用將是不可避免的趨勢。

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