機器人醫生沃森將如何改變世界？

導讀：

2011年，沃森在美國一檔老牌綜藝節目《危機邊緣》里打敗了最高獎金得主布拉德·魯特爾和連勝紀錄保持者肯·詹寧斯，從此進入人們的視野。

沃森是誰

沃森是自2007年開始，由IBM公司的首席研究員David Ferrucci所領導的DeepQA計劃小組開發的人工智能系統，它是20多名IBM的研究員四年心血的結晶，并以IBM創始人托馬斯·J·沃森的姓命名。通過科學家們的努力，沃森擁有了理解自然語言和精確回答問題的能力。

2011年，沃森在美國一檔老牌綜藝節目《危機邊緣》里打敗了最高獎金得主布拉德·魯特爾和連勝紀錄保持者肯·詹寧斯，從此進入人們的視野。

根據IBM的資料顯示，硬件方面，沃森是由90臺IBM Power 750服務器組成的集群服務器，這里面共計有2880顆Power7處理器，以及16TB內存組成。軟件方面，沃森是由Java和C++寫成，并且采用Apache Hadoop框架做分布式計算，還有Apache UIMA（Unstructured Information Management Architecture）框架、IBM DeepQA軟件和SUSE Linux Enterprise Server 11操作系統。

沃森為什么如此聰明

沃森竟然可以在比賽中打敗人類，它是如何做到的呢？沃森存儲了數百萬的文檔資料，包括字典、百科全書、新聞、文學以及其他可以建立知識庫的參考材料。沃森的硬件配置可以使它每秒處理500GB的數據，相當于1秒閱讀100萬本書。

據IBM中國研究院的張雷博士介紹，沃森在拿到一個問題后，會進行一系列的計算，包括語法語義分析、對各個知識庫進行搜索、提取備選答案、對備選答案證據的搜尋、對證據強度的計算和綜合，等等。沃森的主要技術原理是通過搜尋很多知識源，從多角度運用非常多的小算法，對各種可能的答案進行綜合判斷和學習。其中的一個關鍵步驟就是評價備選答案的可靠性，從關鍵字、地理位置、類型等多個維度對答案的可靠性進行檢測和量化的評價。

沃森的歷程

2011年，IBM公司說，鑒于“沃森”聽得懂人類語言，可以通過詢問病人的病征、病史，通過使用人工智能技術、對自然語言的處理和分析技術，憑借從各個渠道搜集到的信息和數據，迅速給出診斷提示和治療意見。此后，美聯社的記者親自體會了機器人醫生沃森如何為病人診斷，研發人員向沃森逐一提供一名虛擬眼疾患者的情況，視力模糊、有關節炎家族病史、住在康涅狄格州、懷有身孕……沃森提出了不同診斷結果，包括葡萄膜炎、白塞氏病、萊姆關節炎等。據測算，沃森的診斷準確率達到73%。

2011年，美國保健服務提供商Wellpoint公司與IBM簽署了一項協議，這是沃森獲得的第一份工作。沃森的主要任務是幫助Wellpoint負責復雜病例的護士完成工作，同時審查醫療服務提供者的醫療請求。以及后期在腫瘤臨床試驗中的應用。Wellpoint總裁也提到，在未來，沃森也許還可以獲取病人病歷及其他方面的信息，然后綜合反饋給醫生，以提高醫生的診斷速度。

2014年，德州大學安德森癌癥中心與IBM合作打造“登月項目”，該項目通過采用IBM沃森技術來消除癌癥。安德森癌癥中心是美國排名第一且被全球公認的最好的腫瘤醫院，該中心的腫瘤學專家顧問（Oncology Expert Advisor）由沃森認知計算系統驅動，旨在整合安德森癌癥中心的臨床醫生和研究人員的知識。這個OEA系統將幫助臨床醫生制定、觀察和調整癌癥患者的治療方案。IBM沃森技術還將在簡化和標準化患者的病歷、實驗室數據和研究數據的搜集、整合上提供幫助，使得搜集到數據整合到安德森癌癥中心集中的病人數據庫，然后進行鏈接可以被高級分析技術進行深度分析。

除了安德森癌癥中心外，梅奧診所（Mayo Clinic）也在通過IBM沃森進行概念試驗，以更快速、高效地給患者提供合適的臨床試驗。在任何給定的時間里，梅奧診所都能夠進行超過8000項人體研究試驗。但由于沒有足夠的人參與報名使得很多的臨床試驗都無法完成，不管是在梅奧診所還是在其他地方都如此。IBM和梅奧診所正擴大沃森的知識語料庫，納入梅奧診所及ClinicalTrials.gov等公用數據庫，同時訓練該知識庫分析病人記錄和臨床試驗條件提供合適的匹配。

泰國康民國際醫院采用IBM沃森認知計算在曼谷研究中心提高癌癥治療質量，并對16個國家的機構進行病例評估。醫院承諾未來五年將使用與凱特林癌癥中心（MSK）共同開發的Watson for Oncology技術。該系統將有助醫生利用醫療證據、學術研究、MSK廣泛的臨床技術以及每名患者的記錄給癌癥病人制定有效的治療方案。

此外，紐約斯隆-凱特林醫院、克利夫蘭診所也和沃森有著業務合作。

企業方面，Johnson&Johnson通過提供IBM沃森閱讀和理解詳述臨床試驗結果的科研論文，利用獲取結果制定和評估藥物治療方案及其他的治療方式。借助這種知識，Watson Discovery Advisor可以幫助科學家鑒定對于藥物樣本是否有任何不良的基因檔案。與之前相比較研究發現需要3個人進行平均花10個月來搜集準備數據，才能夠開始進行分析。Johnson&Johnson團隊希望能夠通過沃森直接從醫學文獻快速地綜合有用信息，可以開始直接詢問數據方面的問題。

據動脈網創業圈圈友Gamp透露，IBM美國本月剛剛重組，公司劃分為7大部門，其中之一為醫療部門，該部門就是以沃森為核心。

醫療行業人工智能的發展

其實早在沃森之前，有關醫療機構就在開發相關的“電腦醫生”的項目。

上世紀70年代，美國匹茲堡大學的研究人員開發了用于診斷普內科復雜病癥的軟件“快捷醫療參考”，這款醫療診斷專家系統搜集了4300種臨床表征，能夠診斷超過600種疾病。系統程序運算，提高了快速診斷的可能性。

1972年，美國斯坦福大學開始研制MYCIN系統，1974年基本完成并投入應用。MYCIN是許多抗生素藥名的后綴，因此這是一個幫助醫生診斷住院的血液感染患者、并選用抗菌素類藥物治療的專家系統，至今仍頗具代表性。

上世紀80年代，美國麻省總醫院開始開發和完善DxPlan項目。DxPlan所涵蓋的知識領域包括內科各專科的多數疾病及臨床表征，主要以IBM的個人電腦為程序開發工具。使用者可向電腦咨詢下一步應作何種檢驗及測試，以最少的花費得到最多的信息。

2010年秋，“伊莎貝爾保健系統”在美國佛羅里達州的奧蘭多保健醫院聯網使用，為醫生提供可靠的診斷和治療建議，一些經驗較少、臨床實踐不多的醫生能從該系統獲得更多幫助。不過，伊莎貝爾只能通過與多功能醫院保健系統聯網才能使用，使用速度較慢，價格也頗為昂貴。

到2013年，電腦醫生沃森登上醫療舞臺，它既是癌癥診斷專家，又是醫療服務利用情況管理的專業人士。從此，計算機輔助診斷翻開新的一頁，正式邁入“沃森時代”。

根據市場研究公司Insight Research的數據，未來六年內，美國衛生保健行業將會在信息產業投入690億美元。有消息稱，英特爾和思愛普已經開始與加州大學伯克利分校的研究人員合作，開發具有競爭力的醫用超級計算機。

電腦醫生真的可靠嗎

沃森作為電腦醫生，有著與生俱來的優點—它的知識存儲遠遠超過人類且永遠不會遺忘、診斷準確率高，且可以一直出診不用休息，雖然這看起來很振奮人心，但是不免出現各種質疑的聲音。

《紐約時報》作家、斯坦福醫生亞伯拉罕.維蓋瑟說：“沃森也許可能成為我們身邊一個聰明的伙伴，但是我從病人以及親戚朋友那里聽到的不是缺乏技術，恰恰相反是技術泛濫。”沃森項目組的馬蒂.科恩認為，沃森只是一個輔助工具，如果醫生不愿意改變，那么沃森也是無法改變醫療行業的。他說：“有些技術確實改變了醫療，它們提供了從前沒有的治療方法，但是IT不是這樣，我覺得IT只是推動者。”克勞斯.彼得·阿德拉森是維也納醫科大學一名計算機科學家，同時也是《人工智能醫學》雜志的總編。在他看來，類似沃森的電腦醫生，究其本質而言，其實就是一個搜索引擎，可以回答用自然語言提出的各種問題。隨著時間的推移，電腦雖然也會總結自己的錯誤，但它們從醫學文獻和案例研究中獲得的知識很空泛，對醫務人員來說，這些知識在臨床環境中不一定非常具有價值。

行醫遠遠不是處理數據這么簡單，病人和家屬的情緒撫慰，在實踐中把握細微差別、學習掌握不確定性，無論哪一點，都離不開人類醫生。最廣博的醫學數據和最頂尖的處理能力，都無法教會一臺電腦如何像人類醫生那樣愛護病人。

沃森不是萬能的，雖然它現在已經名聲在外，但它畢竟只是一個醫生助理的角色，電腦醫生的設想還需要走很長的路。或許今后，人機協作才是發展的最終方向。

（本文轉自中國科技網）