利用人工智能技术来预测病人什么时候会去世， 这听起来就像是反乌托邦科幻剧《黑镜》里才有的情节。但斯坦福大学的研究人员认为，如果AI能做到这点反倒是一个很好的机会，因为它可以帮助医生与病人更早地进行必要的临终对话。
研究表明，由于治疗惯性，很多医生在预测病人的临终期时倾向于给出比较乐观的估计，从而推迟了医生与病人之间关于临终选择的艰难对话。
医生过高估计的倾向也是人之常情。不过有些时候，这种做法也会导致病人在临终期到医院接受不必要的、费用高昂的、带有侵入性的治疗， 而不是在相对舒适的环境中走完生命旅程。
一个数据是，如果可能的话，大约有80% 的美国人更愿意在家中度过自己最后的日子。斯坦福大学之前也在 arXiv上发表了一篇题为"改善临终关怀与深度学习"的论文。结果显示，现实生活中有多达60% 的美国人最终是在急性护理医院接受治疗的过程中结束了自己的生命。
有鉴于病人的意愿与临终时的护理不匹配，斯坦福大学的研究人员便开始测试一种替代疗法，即让人工智能帮助医生完成对新入院病人的筛查。如果一些病人已经到了需要临终关怀服务的阶段，医生可以比较早地做出判断，及时向临终治疗专家提出临终关怀请求。
"我们希望确保病人在最后进入重症监护室之前有机会告诉他们的家人他们希望如何离开。“ 斯坦福大学的科学研究员Kenneth Jung说。
所以“预测死亡”的AI算法可能听起来有些残酷，但在研究人员的眼中，它可以让人们在面对死亡的时候不那么狼狈。
与此同时，通过AI来进行判断预测也打破了传统的临终关怀服务程序。通常情况下，临终治疗专家需要等待主治医生向他们提出请求，现在的话他们能够准确识别并有了主动接触需要这项服务的病人的机会。
据IEEE Spectrum介绍，斯坦福团队的人工智能算法基于深度学习技术和医疗大数据。前者作为一种流行的机器学习技术，利用神经网络进行数据的过滤以及学习；后者则包括了斯坦福医院或 Lucile Packard儿童医院接收的大约200万名成人和儿童患者的电子健康档案数据。
斯坦福人工智能实验室从事计算机科学研究的阿南德？阿瓦提（Anand Avati）表示，“与精心设计的实验研究相比，我们可以使用常规收集的数据建立一个全因死亡率的预测模型。现有数据的规模也能允许我们这样做。"
经过训练后，该算法能提前3-12个月来预测患者生命结束的时间。如果按照传统的方法，医生会在三个月内进行预测，那样的话留给临终关怀服务的时间会很紧张。
据研究团队称，算法得到了一家机构审查委员会的批准，结果证明这项技术并没有人们想象的那么可怕。深度学习模型在帮助医生筛选病人并找出他们接受临终关怀治疗的最佳时机方面能够起到很大的作用。
研究小组还强调，试点实验的早期阶段表明，对于医生来说， 与重病患者进行临终讨论往往是有益的，即便他们不太可能在预测的时间内死亡。
此外研究人员也想通过实验了解临终关怀治疗团队和在一线护理病人的医生团队有什么不同的表现，以及AI算法预测是否能够提高病人得到临终关怀治疗的比率。