如果你得知一台机器预测你在未来一年内会死亡，而该机器之前的预测多数成真，你会不会感到恐惧？实际上，霍瓦特的研究团队在几十年前就开始了这样的实验，他们对超过13,000人的血液样本中的DNA进行了研究。这些样本来自美国和欧洲。研究人员运用了多种分子生物学方法，包括霍瓦特在2013年开发的表观遗传学时钟（epigenetic clock）技术，来测量个体的衰老速度。这种时钟是通过检测DNA甲基化的变化来估计生物体的衰老程度。通过比较个人的实际年龄与生物学年龄，研究人员得出结论，这种方法能够预测人的预期寿命。
在美国宾夕法尼亚州的医疗保健研究机构盖辛格（Geisinger），已经出现了这样一台机器。该机构利用机器学习训练人工智能，以预测患者的死亡风险，取得了比传统方法更精确的结果。然而，科学家们对这种技术的工作原理并不完全理解，这使得整个过程显得有些神秘。
据《新科学家》报道，为了预测心脏疾病患者的风险，盖辛格的研究人员使用40万患者的177万份心电图记录来训练人工智能。该系统旨在检测患者在未来一年内心脏问题，如心脏病发作或心房颤动的可能性。研究结果令人震惊，人工智能在预测患者一年内生存或死亡方面表现得比现有任何方法都要好。它甚至能够识别那些心脏病专家认为不可能出现问题，但最终发病的患者。
这意味着什么呢？人工智能能够通过分析心电图数据，准确地筛选出未来一年内可能因心脏问题而去世的患者，而科学家们并不清楚它是如何实现这一点的。这仿佛是说，在我们的世界之外，似乎有一种力量能够预知我们的生命还有多长时间。
去年，谷歌的研究人员也利用患者的电子健康记录，创建了一个人工智能预测模型，该模型能够预测患者住院、出院甚至死亡的时间。未来，人工智能可能会揭示人类，包括医生专家所无法发现的事物，它可能会比我们更了解自己的生命。
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