据报道，这项AI技术对医院患者面临的一系列临床问题进行了测试。在研究中，谷歌对来自两个医疗中心至少21。6万名成人患者，应用了这一AI技术，测试时间至少为24个小时。研究人员从电子健康记录中获取了大量数据。
研究人员在报告中解释说：“我们有兴趣了解深度机器学习算法能否在广泛的临床问题和结果中产生有效的预测。因此，我们选择了来自不同领域的结果，包括一项重要的临床结果——死亡、一项衡量护理质量的标准——再入院、一项资源利用率——住院时间和一项检测病人病情的度量——诊断。”
这项理论性证据研究发现，该算法可准确地预测病人的死亡风险、再入院，延长住院时间和出院诊断。在所有情况下，该算法都被证明比以前公布的算法更精确。据加州大学旧金山卫生系统的数据显示，该AI算法在预测患者死亡率方面有95%的准确率，而来自芝加哥大学医学系统的数据显示，其准确率为93%。
此外，该AI算法在早期预警评分上，也明显比传统预测模式更精确，这将有助于帮助医生确定病人的病情和治疗方案。研究显示，该算法在病情预测方面，加州大学、旧金山卫生系统的准确率为85%，而在芝加哥大学医学系统中准确率为83%。
近来，围绕应用人工智能的潜在益处和风险，正在经历激烈争论。从网络安全风险到所谓的“末日”机器，AI技术被认为，虽然能推动经济增长，但也可能会是一项具有潜在破坏力的技术。而专家们也正在权衡AI可能导致的长期影响。但在医疗保健领域，越来越多的人认为利用人工智能是一种很好的方法。
