可以人工智能预知死亡？

<威尔士诗人狄伦*托马斯充满激情地呼吁斗争不可避免的死亡。 领先的未来学家的我们的时间回音回应他的呼吁。 唯一的区别在感伤之间的诗人和prosaicness现实。 我们都会死的一天。 唯一的问题是何时和如何。

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<或没有。

<目前，科学家们试图使人工智能、学习机和计算机的视野来预测一个人的死亡. 最终的目标是的，当然，是使艾死神，并及时预防慢性病和其他疾病。

<最近的研究的这个应用程序的AI在医学上使用最新的学习机模型分析CT扫描48乳房细胞。 计算机是能够预测哪些病人会死在五年内，有69%的精确度。 关于同样的因为你会有预测任何医生。

<结果都发表在科学报告，《自然》杂志上撰写的团队从阿得雷德大学。 主要作者卢克博士奥格登-Rainer,放射科医生和博士生说，一个明显的优点使用艾精密医学是早期检测健康风险和潜在的干预。

<不太明显的承诺来加快研究的持久性。

<大段引用><"目前，大多数研究的慢性疾病而长寿的需要长时间的观测，这将使我们能够识别的差异之间的患者和不处理，因为这些疾病正在缓慢地取得进展，"他解释说。 "如果我们能定量评估的变化之前，我们不仅能够识别这一疾病，但也实施更有效的干预，并且还将能够反应更早的"。

<这可能导致更快和更便宜的处理。 "如果我们可以敲一年或两年的时间，需要为转移的治疗剂从实验室来的病人，在这一领域的进展大大加快。"

AI心

<月，研究人员从伦敦帝国学院公布的结果表明，AI可以预测的心脏衰竭和死亡比一个人的医生。 这项研究，发表在杂志上的放射学、参与建立一个虚拟三维心250患者的，可以模仿的心脏功能。 然后，算法的人工智能一直在研究什么的职能将成为更好的预测。 该系统依靠的核磁共振血液测试和其他数据。

<在结束，它原来的汽车更快和更好地在确定风险的肺动脉高血压显示，73%的精确度对于60%。

<科学家说，这种技术可用于预测结果中的其他心血管疾病的未来。 "我们想开发一种技术可能被用于各种心血管疾病，以帮助医生解释结果的医学测试，说："研究的共同作者蒂姆*戴维斯。 "我们的目标是看到，如果最好的预测，以促进适当的治疗和长寿的人。"

AI变得更聪明

<这种程序的领域中的精密医学只会变得更好的机会进行培训，比如医疗的学生。

<奥格登-Rainer说，他的团队继续创造出完美的数据集，因为它向前推进，但是增加的预测准确性，从75%到80%，包括这种信息作为年龄和性别。

<大段引用><"我认为是有上限的准确性如何，我们都可以，因为总会有一个元素的随机性，"他说，回答这个问题以及如何AI将确定死亡的个人。 "但是，我们可以更精确比现在，如果我们考虑到风险和权力的个人。 一个模型，结合所有这些因素，我们希望，将能够阐明的风险的短期死亡率高达80%。"

<其他更乐观的看如何迅速的艾转换这方面的医学。

<大段引用><"的预测的剩余寿命为的人，事实上，一个最简单的应用程序的学习机说，"齐亚德博士Obermeyer的。 "它需要一组独特的数据包含在电子记录相关信息有关的死亡时间。 尽快，我们收集到足够的这样的数据，我们可以很准确地预测的可能性，一个人将生活在一个月或一年。"

AI仍然在学习

<专家喜欢Obermeyer和欧克迪恩-Rainer同意，进展是迅速的，但仍有许多工作要做。

<一方面，仍有许多数据，你可以挖掘，但他们没有订购。 例如，像在哪些计算机的训练，还有来处理，使他们有用的。 "许多团体的世界各地的科学家们花费数百万美元这一任务，因为它仍然是一个瓶颈成功的医疗AI"，说Oakden-Rainer.

<在接受采访的新闻STAT Obermeyer说，数据零散的全的医疗保健系统，因此链接的信息和建立数据集将需要时间和金钱。 他还注意到，虽然有极大的兴奋的主题上采用AI在精准医疗中临床环境下，这些算法几乎检查。

<"我们可以说，一切都很好，算法是非常好的。 但现在你需要把它变成真实的世界和看到发生什么事，"他说。

AI—没事故

<防止致命疾病的第8212；是一回事。 但是它能够防止致命的情况下与AI?

<它的目的是要做到美国和印度的科学家，当他们参加过越来越多的死亡人做一个自拍。 该小组确定127人死亡构成对照，为期两年。

<根据相结合的文本、图像和地理位置，机器得知识别自作为潜在的危险，或没有。 里程超过3000签名照片上Twitter显示，73%的精确度。

<"一个功能组合的基于图像和地方表现出更好的准确性，"研究人员说.

<下一步是什么？ 将出现一个预警系统，为照爱好者。

AI和未来

<所有这些讨论产生了一个问题：我们真的知道我们什么时候死？

<根据一项研究，最近发表在心理学审查，答案是否定的。 9出的10人在德国和西班牙，当问及他们是否想要知道关于你的未来，包括死亡，选择了保持无知。

<大段引用><"的事情之一的病人真的想要什么，你没有得到答案是从的医生关于这个问题的"多长时间了，我得到了什么？"的。 医生们都非常不愿意回答这些问题，部分原因是因为我不想错了关重要的事情。 部分原因在于患者自己不想知道。"