【把罹癌當成好消息】
\今天參加一場新人的文定之喜,心裡充滿了感動。/
新娘父親是我政大企家班同學,也是我2004年寫完「全食物密碼」一書電子檔的第一位讀者,更是我第一位照顧的癌友。前一陣子他傳來一則訊息:
「歲月如流一晃眼16年的抗癌日子過去了,猶記罹癌當下,因為有妳無私熱情的協助與鼓勵,才能勇敢面對度過難關。
當時掛記著兩個還在念小學的兒女,心中百感交集,心想如果我能夠走過這段抗癌的日子,將來他們成家立業時,一定要邀請您們來當他們的見證人。
如今女兒已婷婷玉立將訂婚。
因此,用最感恩及誠摯的心,邀請妳跟蘇先生,一起來送祝福給她。」
我這位企業家同學向來把全副心力放在工作上,肚子痛了一年,才終於挪出時間去醫院檢查,發現是大腸癌三期,並且擴散到淋巴。
他立刻帶著太太來找我,除了把剛寫好的「全食物密碼」電子檔寄給他,我還親自示範好幾道抗癌食譜,像精力湯、豆穀漿、南瓜濃湯、燕麥糕⋯⋯。
夫婦倆同心協力改變飲食、生活習慣,並歷經12次化療,中間他一度支持不下去想要放棄,打電話徵詢我的意見,我鼓勵他繼續完成化療。
五年半後他抗癌成功,拔除人工血管,也第一個打電話告訴我這個喜訊。改變飲食除了幫助他抗癌成功,連大學時代就有的高血壓症狀也不藥而癒,胃痛、過敏的老毛病也都不再犯了。
因為親身體會抗癌飲食的好處,在我成立癌症關懷基金會之後,他也成為我的頭號志工,經常跟癌友分享他抗癌的心路歷程。他的名言是「要把罹癌當成好消息,因為你有機會認清生命本質,有動力改變生活積習,就能重獲新生。」
看著昔日乖巧文靜的小女孩,如今婷婷玉立,站在準新郎旁邊,一家人洋溢著幸福喜悅,我的心也充滿幸福喜悅。
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今天星期四,轉貼一則李開復的文章,讓大家動動腦回答下面三題:
1. 如果「電腦」經過 AI 運算告訴醫院:A 病人一年後死亡率 80%、B 病人則是 30%,醫院會不會把資源留給 B?
2. 呈1,在 AI 還沒有那麼厲害的今天,醫院就不會進行「資源分配」嗎?如果會,他們是用什麼來當作基準的?(賺不賺錢?住院天數?老闆自由心證?)
3. 如果 AI 用大數據演算預測你媽開刀失敗率有 90% ,成功的話則一年存活率 95%。不開刀的話一個月內死亡率 91%,你會不會勸她開?她自己會不會願意?
請在留言區自由作答
AI預測人類死亡時間越來越精准了,我們應該是喜還是悲?
「我們發現,機器學習演算法預測死亡的準確率,比人類專家開發的標準預測模型要高得多。」
本文來自創新工場微信公眾號
……………………………………
《奇葩說》第五季中,有一個話題給大家留下了深刻的印象——
假如能看到別人的「死亡時間」該不該告訴 TA 們?
節目中,正反方就此展開激烈的討論,言辭犀利,角度刁鑽。
而今天,我們先暫且拋開正反方的觀點,探討這個辯題的大前提:
我們真的能夠知道別人的死亡時間嗎?
本文來自公眾號英尼網路iNn(inn-yingni)
研究顯示,人工智慧或許能預測慢性病患者的死亡時間。
這也意味著,我們終將面對《奇葩說》裡出現的辯題,知道死亡時間的我們是選擇告訴還是隱瞞?
科學家和醫生們利用 50 萬名患者資料研發了一款人工智慧工具,在全方位考量患者的家族病史、攝入鹽量、用藥情況、使用防曬霜情況等各方面因素的情況下,預測哪些患者的早亡風險較高。
研究人員稱,該人工智慧系統在測試中的預測結果「非常精確」,可靠度約比現有的機器學習系統所做估測高 10%。
這項研究由英國諾丁漢大學開展,由流行病學與資料科學助理教授 Stephen Weng 博士主導本次研究。
Stephen Weng 博士表示,「大多數研究應用都專注于單一疾病領域,而預測由多種疾病引發的死亡概率極為複雜,考慮各種可能造成影響的環境與個體因素的情況更是如此。
為此,我們開發了一種獨特且全面的方法,通過機器學習技術預測某人早亡的概率,這是在該領域取得的一大進步。」
事實上,這並不是人工智慧第一次針對預測人類死亡時間展開研究。
早在 2018 年 1 月,斯坦福大學的研究人員就利用 200 萬份電子病歷來訓練深度神經網路,進而生成了一款深度學習演算法。隨後,研究人員們又從數十萬患者身上採集資訊進行自我訓練。
當時研究人員表示,這款演算法可以提前 12 個月預測患者的死亡時間,並在 40000 名特定患者身上進行測試,預測準確率達到了90%。
同年 6 月份,Google旗下的 Medical Brian 團隊推出了一種新的人工智慧演算法,可以説明醫院預測病人的死亡時間,並有望在醫療領域展開更廣泛的應用。
當時的這項研究主要著眼于住院患者的一系列臨床問題,發表在 Nature 合作期刊 Digital Medicine 上。這些資料來自兩個醫學中心共 216000 名患者,他們每人都在醫院停留了至少 24 小時。
相比於前兩次研究,這次的人工智慧演算法研究由 502648 名 40 至 69 歲之間的患者資料生成,他們曾在 2006 年至 2010 年之間參與過英國生物銀行研究,並一直被追蹤研究至 2016 年。
從研究物件的數量,年齡具體劃分,再到追蹤研究的時間,這次演算法取得的成果顯然更有說服力。
而且,這次研究演算法共考慮了 60 種健康預測因素,包括受試者的體質指數(BIM)、血壓、維生素或營養補充劑服用情況等,此外受試者的水果、蔬菜、肉類、乳酪、穀物、魚類和酒精的攝入情況也被考慮在內。
研究團隊將預測結果與英國國家統計署的死亡記錄、英國癌症註冊記錄等資料庫的死亡資料進行了比對。隨後,他們又將該演算法與兩項標準的機器學習技術進行了比較。結果顯示,這套新模型的準確率比現存技術高了 10.1%。
「我們發現,機器學習演算法預測死亡的準確率,比人類專家開發的標準預測模型要高得多。」Weng 博士指出。
那麼,用 AI 預測死亡到底是福是禍呢?
簡單來說,這是一個人工智慧新的應用領域,可以為人類提供最可貴的服務——給病人最後的時光。
不過,儘管這項技術在幫助人類醫生篩選病人進行治療方面存在益處,其可能帶來的不良後果也不可小覷。
有一個很現實的問題,那就是醫療資源配置問題。
如果一位病人明顯比另外一位病人嚴重,那麼醫院是否會根據人工智慧的預測結論合理分配醫療資源?
而對病人來說,知道自己的死亡時間,無疑是會加大其心理壓力,那麼應該如何保證,這份壓力不會對患者的疾病造成負面的影響呢?
試想一下,如果某天你知道自己或者自己最親最愛的人的具體死亡時間,假如數字很長,那知道了似乎也沒什麼大礙;但萬一那一天並不是很遙遠,是會坦然接受,靜待命運的安排?還是惶惶不可終日,草木皆兵生怕任何一個意外的出現?
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【腦裡有瘤、癌症4期,他仍「霸氣」逆轉自己的人生】
那一天,他拖著沈重的步伐回家
「到底是不是癌症,為什麼醫生還不能說清楚?」
腦子裡除了滿滿的問號,還有3.5公分的黑影,
那...是什麼?
⚠直到兩個禮拜後醫生確診:「腦部 #淋巴癌 四期。」他說自己像是被狠狠賞了一記耳光,突然之間,一口呼吸他都覺得奢侈。化療4次從最輕的打到最重的藥,腦瘤文風不動讓 #富裕 感到絕望地把財產交付哥哥,放療32次後頑固的腫瘤終才小了0.3公分。
「後來奇蹟發生了。」#陳月卿 董事長談起這位學員,讓她對飲食療癒的力量有更強烈的信心。
「他等待近一年才參加到一直額滿的 #癌友飲食專班,營養師為他量身打造的 #黃金密碼,和每天喝精力湯、豆穀漿,寫飲食紀錄,他都用心做到。不僅纖瘦的50公斤體重節節上升,而且專班12月畢業時去醫院複診就傳來腦瘤縮小的好消息,原本停在2.8公分大的腫瘤,2017年3月複診,他衝出診間的第一件事就是發訊息給營養師:『我是 #志工富裕!我的腦瘤不見了!』」
㊙️敬請鎖定2018年11月22日
#癌症關懷基金會 董事長 X 行走的養生錦囊-陳月卿,#華山論健 教你霸氣逆轉癌症
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華山論健企業論壇—5G來臨 健康新趨勢
主講人:
前google亞洲硬體營運總監 #張善政:AI智慧與精準醫療
600萬點閱莊子身心強化師 #蔡璧名:小病小練、大病大練、未病先練
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隨經濟與綠能整合領袖 #賴杉桂:企業競爭力的健康策略
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