6 月 19 日据国外媒体报道，谷歌的 Medical Brian 人工智能团队目前正训练自己的人工智能技术来预测医院中病人的死亡时间。根据早期的结果显示，人工智能系统的预测时间要比医生的结论还要准确。
彭博社充分介绍了这种医疗人工智能技术的潜力，包括利用之前无法使用的医疗信息。一旦将有效数据输入到人工智能系统，人工智能技术就会对死亡时间、治疗时间以及病人再入院等可能性做出预测。
今年 5 月，谷歌的团队在《自然》杂志上发表了一篇论文，其中提到了人工智能技术的预测算法： 这些模型所有情况下都要比传统的临床预测模型更有效。我们相信这种方法可以为各种临床场景创建提供准确的预测范围。
为了达到目的，人工智能团队记录了超过 175639 份病人的病历，包括医生的手写病历和电子病历。根据谷歌介绍，这正是最新人工智能技术与之前深度学习技术的关键区别。
在整个研究过程中，谷歌分析了 216221 名患者，并且包括了超过 46 亿条健康记录数据点。
其实这并非是谷歌的人工智能技术首次被应用于医疗保健领域。今年年初，DeepMind 系统已经与美国退伍军人事务部合作，将其超过 70 万份医疗病历提供给人工智能系统，用来准确预测患者的病情变化。
同时谷歌还在努力开发一种用于临床的语音识别系统，但这种系统需要医生的协助。但在这种情况下，最大的挑战在于医生输入的数据如果有丝毫误差，也会对诊断结论产生致命的影响。
如果谷歌能够顺利的解决数据输入问题，同时改善数据使用方式，那么就可以大幅减少医疗系统中的人为错误。
另外，谷歌还面临着数据隐私问题的担忧。2016 年，由于获得了伦敦三家医院超过 160 万患者的数据，谷歌遭到了来自患者的强烈反对。谷歌当时正在开发一款应用，可以在病人的肾脏出现问题时第一时间通知医生。
同时外界还出现了关于医疗资源分配的担忧，如果一位病人并且要明显比另外一位病人严重，那么医院是否会根据人工智能的预测结论合理分配医疗资源，也非常值得关注。
