“沃森醫生”:誰愿意找一臺電腦看病?

張田勘

具有龐大信息庫的超級計算機“沃森”有可能成為替人診斷治病的“計算機醫生”。它不僅有海量的生物醫學信息，而且可以進行人機對話。計算機和醫療領域的專家目前正在對沃森做必要的改進，大約在兩年后，“沃森”就有可能“掛牌行醫”，成為計算機醫生，或者臨床醫生的助理了

沃森(Watson)是誰？它就是在今年2月在美國益智類電視節目《風險》中戰勝最優秀的人類選手的IBM超級計算機。

沃森戰勝人腦之后聲名鵲起，現在，它作為一個巨大的計算機智能庫，又在向醫學領域滲透，有可能成為人類歷史上最有名望的醫生或助理醫生，它可以替人診療疾病，診斷的準確率甚至可以超過名醫。

診斷疾病準確率高

現在，很多人患了病都會在網上搜集就醫的信息和資料，包括了解疾病知識、尋找名醫，如何治療疾病等等。而這些情況說不定就會被收集到醫學信息庫中，作為診斷和治療的相關信息供查詢、使用。

然而，具有龐大信息庫的電腦沃森更有可能成為一名替人診斷治病的“計算機醫生”，因為它不僅有海量的生物醫學信息，而且可以與人進行人機對話，現在，只要在臨床醫生的幫助下或再給它輸入一個診斷治療的軟件，它就可以成為計算機醫生，或者成為臨床醫生的最佳助理。

按照對沃森的設計，它能理解人類的普通語言，能夠理解和分析問題，包括理解一個人患病后對癥狀的描述，掌握醫學知識、醫學理論和醫學史，因此能迅速診斷疾病，并且提出合理的治療方法。因此，能夠做出正確診斷和提出適宜治療方案的沃森則被稱為“沃森醫生”或“醫療沃森”。計算機和醫療兩個領域的專家目前正在對沃森做必要的改進，大約在兩年后，沃森醫生就有可能“掛牌行醫”了。

沃森醫生的優勢在于，它可以全方位地模仿人類的醫生。例如，可以像人類醫生一樣“當面”聽取病人對疾病的敘述，甚至可以對病人的問題進行解答，然后做出診斷和開出藥方。沃森診斷疾病的能力最近在一些虛擬病人身上得到證明。這些虛擬病人患有眼部疾病，視力不佳，有家族關節炎史，居住在美國康涅狄格州。根據這些情況，沃森對病人依次給出了三種診斷，一是葡萄膜炎，二是白塞病，三是萊姆病。

葡萄膜炎指的是眼睛的虹膜、睫狀體、脈絡膜同時發炎的疾病，多發于青壯年；白塞病（Behcet‘s disease）是一個多系統的慢性損害性綜合征，臨床上以復發性葡萄膜炎、口腔潰瘍、皮膚損害和生殖器潰瘍為特征，多雙眼發病；萊姆病（Lyme disease）是一種由伯氏疏螺旋體所引起，經硬蜱為主要傳播媒介的自然疫源性疾病，臨床表現為慢性炎癥性多系統損害，除慢性游走性紅斑和關節炎外，還常伴有心臟損害和神經系統受累等癥狀。

最終結果表明，沃森的診斷達到了73%的準確度。這比人類醫生的誤診率還小，后者的誤診率是30%或更高。

提供醫療方案同樣出色

沃森在疾病治療方面的優勢并不比它的診斷水平差，在這一點上，它同樣是比較可靠的醫生。這也已經得到證明。當沃森給病人診斷了萊姆病后提出治療方案時，它開出的首選抗生素是強力霉素。但是，研究人員隨后告知沃森，病人是孕婦而且對四環素類藥物過敏，此時沃森提供了另一種抗生素——頭孢呋辛。這就避免了可能出現的醫療事故，同時保證了最佳治療方案。

沃森的優勢在于，它知道最新的治療指南，無論指南的內容有多復雜，有多少種方法，有多少禁忌，有多少種藥物配伍原則，沃森都能準確地為醫生提供最適宜的選擇。而且，對于同一種疾病的不同病人，沃森提供的都是個性化的治療方案。例如，一名患有前列腺癌的75歲的老人因高血壓感到眩暈，而另一名32歲的女性患高血壓，沃森會為他們提供不同的但最適宜個人的治療方案。

美國哥倫比亞大學醫學院教授赫伯特·切斯（Herbert Chase）對沃森的診斷和治療方案給予了高度評價：前兩種疾病（葡萄膜炎和白塞病）都是眼病，有一些聯系，而后一種疾病（萊姆病）則并非眼病，而且是一種罕見的疾病。這幾種疾病都無法糊弄沃森。可以說，沃森的診斷準確性很高。

沃森為何有如此高的診斷準確性？原因在于沃森“肚里有貨”。它貯存了很多百科全書、詞典、圖書、新聞和電影劇本，在醫療方面它還擁有大量醫學工具書、臨床診斷手冊和醫學雜志。而且，沃森還可以與醫療電子記錄連接，這些記錄是美國聯邦政府要求醫院建立和維護的，沃森通過查閱病歷和診治記錄，來作為診治疾病的參考。同時，沃森還有一個得天獨厚的條件，這是人類醫生所不具備的——它可以借助病人個人的動態信息來幫助診斷。例如，病人在微博或網頁上對自己疾病的查詢等信息，都可以被沃森所獲取，并成為診治疾病的參考依據。

個人的醫療信息甚至更為重要。例如，一個人所說的他被診斷成什么病、經歷過何種治療、服過何種藥等，都是重要的信息。這其實就是疾病治療的試錯過程，而這一過程在疾病治療中非常普遍。原因在于，對于某種疾病，尤其是罕見疾病或主要癥狀不明顯的疾病，醫生只能根據初步診斷來試探性治療，也稱為試錯治療。例如，中國2003年的SARS流行，起初并不能確診，也沒有正確的治療方法。是經過無數次的試錯診斷和治療，才找到了比較適宜的診斷和治療方法。沃森所能獲取的，就包括大量的試錯治療信息，以及各方面的專家會診信息，因而這些資料比一般的醫療信息更管用。

以海量信息幫助醫生

隨著知識更新變得越來越快，人類進入信息爆炸時代，醫學的知識同樣如此。再加上人類基因組的逐步破譯，大量的新疾病和病理知識不斷涌現，這就要求臨床醫生不得不記憶很多新的醫學知識和新的疾病，如此，則成為現代醫生的一個重負。這時，沃森的另一個優勢就體現出來了。無論有多少新的知識和新的疾病，只要貯存到沃森的“大腦”中就行了，它會為臨床醫生提供記憶、查詢的方便，同時可以為醫生提出建議。

醫生和常人一樣，要記住近30年來的所有事情是不可能的，而且醫生每天都會面臨許多找不到答案的醫學問題，即使可以利用搜索引擎，醫生也要花費更多的時間和精力才能找到答案，而且是零碎的答案。其中，基因和分子生物學的知識，以及藥物的新知識更是令臨床醫生頭痛，它們的更新速度呈幾何級數增長。但是，把這些問題拿來詢問沃森，就像在人機大戰中的問答一樣，沃森可以為你提供最接近真相的答案，免去了醫生大量查閱文獻和記憶不佳的短處。

美國得克薩斯州與IBM合作的一家醫療咨詢公司Ringful Health進行的一項調查很能說明問題。1999年他們問詢了103位大夫，發現他們一天要被病人問到1100個問題，其中64%的問題是回答不了的。這種情況可能讓醫生的治療并不理想，而且很可能出現醫療事故。但是，如果把這樣的事情交給沃森來辦，就可能輕松搞定。

在《風險》的節目直播現場，沃森與它的人類對手對一個問題只能選擇一個正確答案。但是，在疾病診治現場，沃森獲得疾病描述的多種癥狀時，卻可以為醫生按可信度的大小提供幾種最有可能的診斷。這對于醫療實踐是非常有利的。因為，在醫療中初次診治都不會只是按一種疾病來診斷和治療，因為同一種疾病可以表現為不同的癥狀，同樣，不同的疾病也可以表現為同一種癥狀，因此需要列出一系列疾病來考慮，按可信度最高的一兩種疾病來嘗試治療。若治療有效，則可以確認并繼續治下去，若無效，則需要考慮是另一種疾病，并對癥治療。

沃森提供幾種診斷的好處還在于，可以幫助醫生跳出思維定勢，即不讓診斷和治療的思路固定在一點上。如果診斷治療的固定思維是錯誤的，就會延誤治療。例如，一個人有95%的幾率患有A疾病，但是他也還有5%的幾率患有其他疾病，這一點最容易被醫生忘記，但是，沃森不會忘記。

有疑難，問沃森

不過，沃森作為一名醫生或醫生助理在實踐中還存在一些問題。首先，醫療機構當然會有意向購買這么一臺計算機，但是其價格可能是天價的，因此可能沒有醫院會買得起。然而，沃森這樣的好醫生助理如果不被采用，則是人類的損失。所以，對如何推廣使用沃森的問題，或許需要更好的解決方案。現在看來，有幾個方面的選擇。

首先，可以通過一個手持裝置讓醫生與沃森的資料庫連通對話，這個手持裝置使用語言識別技術和云計算，從而讓醫生能分享到沃森的智慧和建議。

其次，可以把沃森用作一些重要疾病（如癌癥）的最先進的資料庫，讓專業人員分享。當然，還可以把沃森當作一種隨時可用的提供建議者。

綜合上述做法可以設想出典型的使用方法。例如，如果醫生手持一個iPad，無論他在什么地方，都可以像使用GPS一樣，直接輸出指令，與沃森聯機，詢問各種疾病的診斷和治療情況，甚至在戰場上的急救也可以求助于沃森。

當然，現在美國已經擁有一些私人醫療庫，如“伊莎貝爾保健系統”，但是它只有通過與多功能醫院保健系統聯網才能使用。而且，使用伊莎貝爾保健系統的速度較慢，價格較貴。一個人或一個家庭使用伊莎貝爾保健系統作為健康顧問一年要花費幾千到40萬美元。

在這些方面，沃森都有優勢。沃森的速度較快，而且具備理解人類語言的能力，對疾病的理解當然勝過一般的計算機系統。例如，對于病人描述的“難以咽下食物”這種癥狀，沃森的理解具有專業水準，它會把這種癥狀定義為醫療上的術語“下咽困難”。

2010年秋季，伊莎貝爾保健系統已經在佛羅里達的奧蘭多保健醫院聯網使用，醫生的評價較好。一些經驗較少、臨床實踐不多的醫生可以從伊莎貝爾保健系統獲得更多幫助，因為這一保健系統可以為醫生提供一些可靠的診斷和治療建議。

當然，無論是伊莎貝爾保健系統還是沃森醫生，在未來都只是主要作為醫生的一個幫手，為醫生提供診斷和治療的建議。在醫療實踐中，醫生任何時候都不會盲目接受一臺計算機的建議，而是要經過自己的思考和分析才能確診和提出治療方案。

所以，如果沃森有幸的話，在未來起碼可以以一名助理醫生的身份進入人類的生活。