識別心臟病發作的人工智能 - 彭博社

插圖：Kati Szilagyi 為彭博商業週刊

一位在哥本哈根的女性聽到隔壁房間傳來一聲巨響，急忙衝進去發現她的父親倒在地上，毫無反應。她迅速撥打丹麥的健康緊急熱線，接電話的人回答了電話——但一台計算機正在竊聽。當接線員詢問一系列問題時——病人的年齡、身體狀況、他摔倒時在做什麼——計算機迅速判斷出這名男子的心臟已經停止，併發出警報。“那些人類調度員的工作非常艱難，”丹麥人工智能軟件公司Corti SA的聯合創始人安德烈亞斯·克萊夫·洛赫曼説，他創建了這個程序。“這款軟件可以幫助他們拯救生命。”

彭博商業週刊機器人出租車的裁決已出——華爾街正在乘坐火車傑米·戴蒙擔任財政部長：永不褪色的想法賈倫·布倫森是NBA現在需要的球員深入瞭解設定體育博彩賠率的公司Corti的人工智能利用機器學習分析來電者描述事件時使用的詞語、語氣以及電話線上的背景噪音。根據哥本哈根大學、丹麥公共衞生研究所和哥本哈根急救醫療服務的研究，該軟件在93%的案例中正確檢測到心臟驟停，而人類調度員的正確率為73%。更重要的是，該軟件平均在48秒內做出判斷，比人類快了半分鐘以上。誤報——錯誤地判斷一個人的心臟已經停止——兩者均為2%。

通過快速診斷，調度員可以迅速給來電者提供如何進行心肺復甦或在哪裏找到除顫器以使心臟恢復跳動的指示。這可能是生與死之間的區別：丹麥的研究發現，當調度員在緊急電話中識別出心髒驟停時，患者的30天生存率會增加三倍。“時間至關重要，”哥本哈根急救服務的負責人弗雷迪·利普特説，該服務提供了超過150,000個錄音電話來測試算法。“當我第一次看到他們的結果時，我覺得這太好了，簡直不敢相信。”他如此懷疑，以至於要求Corti再用一批新的電話進行測試，軟件也同樣表現出色。今年春天，哥本哈根開始了一項大規模的隨機試驗，使用實時電話，如果成功，城市計劃在所有緊急熱線中使用Corti。

“當我第一次看到他們的結果時，我覺得這太好了，簡直不敢相信”

洛曼用2013年出售他的第一家初創公司的資金啓動了Corti，該公司使用基於文本的聊天機器人幫助醫務人員安排班次。在他的第二個項目中，他想創建一個基於語音的界面來幫助醫生進行診斷。但在機器學習中，可用的數據通常決定了你可以構建的產品——而醫學中最好的音頻檔案之一屬於哥本哈根急救服務。與許多其他地方不同，該市記錄並分析所有緊急電話，並跟蹤患者的結果，並且已經研究了其人類調度員識別心臟驟停的效果，為Corti提供了一個良好的成功評估基準。

這個秋天，Corti將與歐洲緊急號碼協會在五個其他歐盟國家開始試點研究。它的軟件將很快在西雅圖、新加坡和台灣的緊急呼叫中心部署。這些安裝將幫助Corti的軟件處理新的語言、方言和口音——這是至關重要的，因為該算法涉及語音識別和對呼叫者使用的詞語的分析。“我們的計劃是與世界上最好的緊急醫療部門建立合作關係，”Lohmann説，他從北歐風險投資公司籌集了300萬美元，並在哥本哈根、西雅圖和巴黎擁有22名員工。

Corti的軟件使用深度神經網絡，這是一種鬆散基於人腦的機器學習。這些系統可以在數據中發現複雜的相關性，但即使對其創造者來説，它們在很大程度上也是不透明的：在任何個別的緊急呼叫中，很難確定導致受害者心臟停止的因素組合。軟件的早期版本通過雲運行，但Lohmann很快意識到他的程序需要在呼叫中心本地運行。否則，系統將無法及時識別和分析音頻，導致錯過關鍵時刻，無法提示調度員提問或派遣救護車。Corti現在正在訓練系統識別其他關鍵狀況，如中風和輕微心臟病發作。

由於許多緊急操作員已經遵循標準腳本和決策樹協議來評估呼叫，因此可能看起來Corti的目標是用計算機取代人類。Lohmann承認，在目前沒有任何緊急呼叫處理的亞洲和非洲大城市等地方，這樣的系統可能是有意義的。但他説，公司的研究表明，當機器與調度員合作時，最佳結果會出現。“這是一個人類增強工具，”他説，“而不是一個人類替代工具。”