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WMRC 2016 | 关于IBM Watson医疗应用的小

IBM的人工智能Watson在公众认知中,不算特别令人兴奋,但绝对是最“勤劳”的。特别是在医疗方面,仅今年IBM就分别以26亿和10亿美元,收购了医疗数据公司Truven和医疗影像与临床系统提供商Merge Healthcare。

医疗领域很可能是Watson最重要的应用方向,那IBM当初为何选中了医疗,其历史发展又是如何呢?在今年的2016世界医疗机器人大会上,IBM-Watson认知关怀公司的创始人王泰峰就介绍了Watson在医疗应用的情况。他们是“Watson For肿瘤”在中国的指定运营商。

2007年IBM Watson刚刚更名,当时定义Watson解决观点性的问题,一个切入点就是这个智力竞赛。但Watson第一次参加智力竞赛时,只能达到人类智慧60%左右。

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(紫色的部分是Watson的答题记录,蓝色部分是参赛选手的记录,横向是知识面,纵向是准确率)

随后到2010年参加人机对战之前,它几乎可以和人类匹敌了。

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(2010年黄色的数据是Watson)

然后就是2011年,我们熟知的 Watson在电视上赢得智力赛了 ,雷锋网对此有过详细介绍。

正是在2011年,IBM将自己的发展史分成三个大的阶段,2011年被认为是IBM的认知计算元年,并把认知计算作为商业目标的一个出发点。

实现认知计算的过程中,一般会有这样的途径:通过大数据分析,在数据中找规律历。具体来说往往是把非结构数据结构化,把它做进数据仓库,再通过数学建模,把数据变成信息,再通过我们对行业的理解,结合数据科学家、数学家以及行业专家三者之力,最终形成认知计算能力。但还有一种方式是直接以知识驱动认知,Watson要做的就是这样。

同样是在2011年,当Watson取得比赛胜利后,全球知名的MSKCC癌症中心找到IBM,希望在医疗行业做一些拓展。结果一年后,Watson通过了美国职业医师资格考试,不过因为它是一个计算机系统,没法上岗。但这也奠定了Watson的第一个商用方向——医疗。

那么在医疗领域的Watson是如何炼成的呢?大概有三件事。

2014年7-9月,研究人员就开始把临床实际发生的病例指标输入Watson,然后由它和MSKCC的医生共同出具质量方案,再由这家医院专家组判断谁的方案更适合病人。

经过9个月的训练,MSKCC在官网发了一篇文章,其中认为Watson分析的治疗方案接近100%符合专业判断。

2015年7月Watson开始商用。

王泰峰表示,总体而言Watson对于医生的价值,是作为医生能力增强的智能助手,是精准全面概括的行政医学助手。

Watson的输出内容包含三类四项。三类是指,MSKCC认为最推荐的方案用绿色表示,可以被考虑的用橙色表示,不被推荐的用红色表示。这些方案在数秒之间就可以完成,提高医生的决策效率。

四项分别是对于每一个方案,方案描述是什么,产生的逻辑是什么,它的临床医学证据有哪些(这些证据会由Watson读完文章后,把梗概列出),以及用药信息(精准输入患者指标的情况下,可以显示用哪些药,这些药的不良反应,哪些特征,这对于诊断和陪护都有帮助)。

Watson不仅可以提供学术上的帮助,而且一般每季度更新两三次,比如今年6月初发表的文章,7月的版本即已收录。它对于年轻医生和基层医疗机构特别有用,基层医生可以在规范化治疗里面使用Watson,而它对于自然语言的分析和识别可以达到非常高的高度。每一个治疗方案,Watson都会给出收存率数据,以及耐受性数据。

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