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| 本文作者： 張馳 | 2016-10-29 21:45 |
IBM的人工智能Watson在公眾認知中，不算特別令人興奮，但絕對是最“勤勞”的。特別是在醫療方面，僅今年IBM就分別以26億和10億美元，收購了醫療數據公司Truven和醫療影像與臨床系統提供商Merge Healthcare。
醫療領域很可能是Watson最重要的應用方向，那IBM當初為何選中了醫療，其歷史發展又是如何呢？在今年的2016世界醫療機器人大會上，IBM-Watson認知關懷公司的創始人王泰峰就介紹了Watson在醫療應用的情況。他們是“Watson For腫瘤”在中國的指定運營商。
2007年IBM Watson剛剛更名，當時定義Watson解決觀點性的問題，一個切入點就是這個智力競賽。但Watson第一次參加智力競賽時，只能達到人類智慧60%左右。
（紫色的部分是Watson的答題記錄，藍色部分是參賽選手的記錄，橫向是知識面，縱向是準確率）
隨后到2010年參加人機對戰之前，它幾乎可以和人類匹敵了。
（2010年黃色的數據是Watson）
然后就是2011年，我們熟知的Watson在電視上贏得智力賽了，雷鋒網對此有過詳細介紹。
正是在2011年，IBM將自己的發展史分成三個大的階段，2011年被認為是IBM的認知計算元年，并把認知計算作為商業目標的一個出發點。
實現認知計算的過程中，一般會有這樣的途徑：通過大數據分析，在數據中找規律歷。具體來說往往是把非結構數據結構化，把它做進數據倉庫，再通過數學建模，把數據變成信息，再通過我們對行業的理解，結合數據科學家、數學家以及行業專家三者之力，最終形成認知計算能力。但還有一種方式是直接以知識驅動認知，Watson要做的就是這樣。
同樣是在2011年，當Watson取得比賽勝利后，全球知名的MSKCC癌癥中心找到IBM，希望在醫療行業做一些拓展。結果一年后，Watson通過了美國職業醫師資格考試，不過因為它是一個計算機系統，沒法上崗。但這也奠定了Watson的第一個商用方向——醫療。
那么在醫療領域的Watson是如何煉成的呢？大概有三件事。
一是，由MSKCC的專家把超過290本高等級醫學期刊文獻，醫療指南，和這家醫院一百多年臨床實踐的最佳實踐放Watson。這樣僅是把知識本身輸入了一臺機器里面，里面的算法還沒有發生作用。
二是訓練過程，由醫生給出患者的指標以及他們認為最權威的治療方案，讓Watson去理解兩者之間的關系。
第三是由醫生給出指標，讓Watson做題，再由醫生評判其能力。
2014年7-9月，研究人員就開始把臨床實際發生的病例指標輸入Watson，然后由它和MSKCC的醫生共同出具質量方案，再由這家醫院專家組判斷誰的方案更適合病人。
經過9個月的訓練，MSKCC在官網發了一篇文章，其中認為Watson分析的治療方案接近100%符合專業判斷。
2015年7月Watson開始商用。
王泰峰表示，總體而言Watson對于醫生的價值，是作為醫生能力增強的智能助手，是精準全面概括的行政醫學助手。
Watson的輸出內容包含三類四項。三類是指，MSKCC認為最推薦的方案用綠色表示，可以被考慮的用橙色表示，不被推薦的用紅色表示。這些方案在數秒之間就可以完成，提高醫生的決策效率。
四項分別是對于每一個方案，方案描述是什么，產生的邏輯是什么，它的臨床醫學證據有哪些（這些證據會由Watson讀完文章后，把梗概列出），以及用藥信息（精準輸入患者指標的情況下，可以顯示用哪些藥，這些藥的不良反應，哪些特征，這對于診斷和陪護都有幫助）。
Watson不僅可以提供學術上的幫助，而且一般每季度更新兩三次，比如今年6月初發表的文章，7月的版本即已收錄。它對于年輕醫生和基層醫療機構特別有用，基層醫生可以在規范化治療里面使用Watson，而它對于自然語言的分析和識別可以達到非常高的高度。每一個治療方案，Watson都會給出收存率數據，以及耐受性數據。
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