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生活结束ai

铅图像©Nitiphol / Adob​​e Stock,Vladwel / Adob​​e Stock,ThingamaJiggs / Adob​​e Stock

如何以及何时准备死亡是最困难和人类的对话之一 - 我们周围的哪一个(也许是独特的)能力掌握,转弯,并检查我们死亡率的每面,就像放样轿寸下的钻石一样。

然而,令人惊讶的是,这些重要的谈话越来越多地被非常非人类的建议:人工智能。

知道什么时候

对于医生和患者来说,关于生活结束护理的关键但难度决定,直到关于垂死的谈话开始。但是,死亡的禁忌和对令人沮丧的患者的恐惧往往会延迟这样的谈话,直到为时已晚。

AI提供的龙头可能有助于医生和患者在为时已晚之前有困难的谈话。

写作统计,Rebecca Robbins采访了十几个临床医生,研究人员和AI开发人员和专家,就机器学习在解决患者的致命问题方面的作用。

“A lot of times, we think about it too late — and we think about it when the patient is decompensating, or they’re really, really struggling, or they need some kind of urgent intervention to turn them around,” Stanford inpatient medical physician Samantha Wang told Robbins.

AI提供的龙头可能有助于医生和患者在为时已晚之前有困难的谈话。

死亡和数据

多种人工智能模型正在应用于姑息治疗;统计在Upenn,Stanford和肿瘤诊所的AIS检查了AIS。

该模型使用各种机器学习技术来分析患者的医疗记录,将自己利用到庞大的数据之类的数据 - Scrooge-McDuck's-Vault Troves - 生成死亡率概率。这些AI Actuaries受过培训,然后测试,并进行过治疗的患者的数据,包括诊断,治疗和结果,排放或死亡;有些人还包括社会经济数据和保险信息,罗宾斯写道。

产出采取各种型号的各种形式:Upenn的AI Tri res Tri anges It预测的10%的患者最有可能在半年内死亡,然后在西北医学专业使用的人使用比较预测,估计死亡率against the patient’s peers.

从那里,临床医生接收有关算法感觉最高的死亡风险的通知 - 并提示困难的讨论。这些信息必须仔细考虑并策划;在Upenn,临床医生一次从未收到超过六个,以避免压倒性的文档和生成警报疲劳

“我们不希望临床医生用一群短信和电子邮件,”Ravi Parikh是欧盟的肿瘤科医生,导致AI项目,告诉罗宾斯。

在斯坦福国,通知不包括患者的概率。

“我们不认为概率足够准确,我们认为人类 - 临床医生 - 能够真正适当地解释该号码的含义,”斯坦福医师和临床信息学罗恩,每统计

委托生活结束的AI

upant upenn的模型预计六个月内死亡的高风险,确实确实45%;他们的低风险队列仅3%。西北的模型显示出类似的结果。

upber upenn的模型预计六个月内死亡的高风险,确实确实45%。

“我不会认为这是对AI特别好的用途,直到它表明所使用的算法非常准确,”圣地亚哥的Scrips Research eRic Topol,心脏病学家和AI专家都告诉罗宾斯。

“否则,它不仅会增加忙碌的临床医生的负担,而且可能会诱导受影响患者的家庭焦虑。”

该模型还尚未在随机的前瞻性试验中进行测试,其中一些患者被AI预测,其他患者具有常见的寿命或姑息治疗转换考虑因素。

有一些令人不安的事情,但也许奇怪的吸引力,关于增强某种东西,如此深刻的事情,以及如何潜在地花费最终的日子 - 或者如何努力,以及争吵的成本,争取那些日子 - 用人工智能Memento Mori在早上。

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