中国日报网3月29日电（孙若男） 人工智能的迅速发展给人们的生活带来更多便利，最近医学研究人员揭开了人工智能一项让人感到不安的能力——预测一个人是否可能早逝。

据美国全国广播公司3月28日报道，科学家最近训练人工智能系统对英国50多万人在10年内提交的健康数据进行评估，科学家们要求人工智能预测个体是否有过早死亡的风险，即是否会因为慢性疾病比平均预期寿命更早地死亡。

这项研究的首席研究作者史蒂芬·温博士称，相比未使用机器学习的模型提供的预测，人工智能算法做出的早期死亡预测明显精准得多。

为了评估参与者过早死亡的可能性，研究人员测试了两种类型的人工智能：其中一种是“深度学习”的人工智能，通过分层信息处理网络帮助计算机从示例中学习；另外一种是相对简单的人工智能——“随机森林”，它结合了许多树状模型来考虑可能的结果。最终他们将人工智能模型的两种结论与标准算法（Cox模型）的结果进行比较。

研究人员使用这三种模型，对英国生物库2006年至2016年间超过50万人提交的数据进行分析。据悉，英国生物库是一个遗传、物理和健康数据的开放存取数据库。在10年里，约14500名参与者死亡，主要原因是癌症、心脏疾病和呼吸系统疾病。

这三个模型的结果均认定年龄、性别、吸烟史和既往癌症诊断等因素是评估一个人早逝可能性的最主要变量。但研究人员发现，三种模型对于其他关键因素的重视程度有所不同。

Cox模型在很大程度上倾向种族和身体活动，而擅长机器学习的人工智能模型并不看重这些。“随机森林”的人工智能更强调体脂百分比、腰围、人们所吃水果和蔬菜的数量以及肤色，而“深度学习”的人工智能模型最看重与工作相关的危险、空气污染、酒精摄入以及特定药物使用情况等因素。

最终结果显示，“深度学习”的人工智能的预测最为准确，正确预测了76%在研究期间早逝的参与者。而“随机森林”正确预测了约64%的过早死亡，Cox模型的准确预测率仅为44%。

（编辑：党超峰 周凤梅）