利用中央医院2015年至2022年约10万名接受手术的患者数据进行学习，CARES-ML在针对重症手术风险的测试过程中，准确率达93％。
除CARES-ML外，海利·里扎尔团队针对ChatGPT的研究显示，在评估麻醉风险等级时，ChatGPT不会受语言修辞的影响，不仅和麻醉师一样精确，而且比人类医师更为一致，是潜在可靠的麻醉风险评估辅助工具。
全球每年进行约3亿例重大手术，每例手术的风险都因个人病史、体质等差异而不同，为保护患者身体健康，新加坡中央医院推出本地首个用以评估手术风险的AI算法（简称CARES-ML），帮助医生和患者在手术前，了解可能的风险及相应改善措施。
医生或有心情糟糕的一天 AI却不会因此影响工作
在电脑上输入年龄、身体质量指数、病史等数据，人工智能工具就会自动为手术风险度“打分”，帮助医生和病患评估手术的风险，以决定患者在术后所须接受的护理、可能出现的并发症，或是否应该推迟手术。
中央医院麻醉学高级顾问医生海利·里扎尔副教授（Hairil Rizal Abdullah）强调，作为辅助工具的AI不会替代人类。但他也说，AI具有优秀的稳定性，“医生或许会有心情糟糕的一天，AI却不会因此影响工作，临床团队可以借助它来完善患者手术期间的护理计划，最终改善治疗效果，并保证患者安全”。
在问诊阶段，医生会收集患者的血检结果、身体质量指数等有关生命体征的数据，接着通过AI模型计算手术的风险系数，风险等级分为低、中低、中高、高。低风险的患者可以进一步接受手术，对于中高及高风险的患者，医生则会探究影响风险的原因，并尝试解除风险，安排适当的术后护理和监测。若风险极高，医疗团队会考虑其他手术方案，或者非手术的治疗途径，并要求在重症监护室有床位空缺时，才可进行手术。
这一AI工具目前进入实际试验阶段，在两周前被实际应用于中央医院。研发团队计划在试验期间，展开对比，将约9000名患者随机分为两组，一组由人工智能帮助评估，另一组照常由医生和麻醉师进行手术风险的评估，从而对比风险水平与治疗效果。中央医院希望这个结果可以强有力地证明AI的可靠，以便在2026年强化推广，让这套评估工具真正进入临床工作流程之中。
延伸阅读
例如患者若检测出缺铁性贫血，体内红细胞数量较少，医生就会建议他接受静脉铁剂输注，通过俗称的“输血”来降低手术风险。在正式手术之前，医生也会再次运用AI来估测手术风险，确保风险维持在较低水平。
