2018年5月谷歌公布了一位妇人令人心疼的经历，这位妇人患有晚期腹腺癌，体内积液已经淹没她的肺部，为了治疗她来到一家城市医院。她看了两名医生，并做了一次放射检查。医院的电脑读取了她的生命体征，估计她在住院期间死亡的几率为9.3%。
然后谷歌(Google)用由该公司创建的新算法读取了这位妇女身上17.5639万个数据点，并对其死亡风险进行了一番评估：19.9%。她没过几天就去世了。
这份心疼的经历被公布在一份彰显神经网络医疗潜力的研究报告中，神经网络是一种特别擅长使用数据来自动学习和改进的人工智能(AI)软件。Google已经创建了一种能够预测大量病患诊疗结果的工具，其中包括病人可能会住院多长时间，再次入院以及很快就会死亡的几率有多大。
让医学专家们印象最为深刻的是，谷歌能够筛选出以前无法企及的数据：埋藏在PDF文档中或者草草地书写在旧图表旁边的注释。神经网络将所有这些难以梳理的信息吞噬殆尽，然后算出预测结果。更智能的是，谷歌的系统甚至能够显示，是哪些记录引导它得出了预测结论。就好像不仅告诉你结果，还要告诉我为什么会算出这个结果。
人工智能发展多年来，医院、医生和其他医疗保健服务提供者，都一直试图更好地利用电子健康记录和其他病人数据。以在治疗过程中，把更多精力用在患者救治。国内外各大互联网、科技公司的在做自己的医疗大脑AI系统。但目前的健康数据挖掘方法，不仅成本高昂，而且麻烦费时。而这也是谷歌以及谷歌这套（AI）神经系统未来要解决的问题。医疗数据是谷歌AI医疗计划的一部分，而它能让这些数据发生更大的作用。
相比之下，国内百度、腾讯、阿里的医疗大脑系统，更多的是专注于解决医院体系与工作效率的问题。毕竟技术发展是一蹴而就的，而且在医疗数据方面，中国有几倍于别国的数据，得到的结果自然也会更准确。目前缺少技术，但从不缺少数据。
不得不说这些技术真的是一个让人心痛技术，如果说医生的宣判还有一线希望，但不会说谎的大数据给出了结果，真的是让人绝望。当然，如果从另一面来说，这项技术也能给人以更大希望去迎接病痛的挑战。
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