你愿意让一个机器人医生给你看病吗？看“沃森”如何改变世界？

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许多人都熟悉沃森这个名字。夏洛克·福尔摩斯总是陪伴着夏洛克的退休军医。将来有一天，当你走进医院的诊所时，你可能会遇到沃森博士，但他不是福尔摩斯的“好朋友”，而是一台由ibm开发的超级计算机——计算机医生沃森。由于翻译习惯的改变，在中国通常被称为沃森。(这一段是从生物探索转来的)

下面这篇关于动脉网络的文章详细讲述了沃森的“家族史”。

谁是沃森？

沃森是一个人工智能系统，由ibm首席研究员大卫费鲁奇领导的deepqa项目团队从2007年开始开发。它是20多名ibm研究人员四年来的结晶，是基于ibm创始人托马斯？j。沃森的姓。由于科学家的努力，沃森有能力理解自然语言并准确回答问题。

2011年，在美国一档老综艺节目《危机边缘》中，沃森击败了最高奖项得主布拉德·鲁特尔(Brad Rutel)和连胜纪录保持者肯·詹宁斯(ken jennings)。

根据ibm的数据，沃森的硬件是一个由90台ibm power 750服务器组成的集群服务器，总共有2880个power 7处理器和16tb的内存。在软件方面，沃森是用java和c++编写的，并且使用了apache hadoop分布式计算框架、Apache UIMA(非结构化信息管理架构)框架、ibm deepqa软件和suse linux企业服务器11操作系统。

为什么沃森这么聪明？

沃森实际上可以在教育电视节目中击败人类。沃森是如何获得如此聪明的呢？

沃森储存了数百万份文件，包括字典、百科全书、新闻、文学和其他可以建立知识库的参考资料。沃森的硬件配置使其能够每秒处理500gb的数据，相当于每秒钟阅读100万本书。

据ibm中国研究院的张磊博士介绍，在得到一个问题后，沃森将进行一系列的计算，包括语法语义分析、搜索每个知识库、提取备选答案、搜索备选答案证据、计算和综合证据强度等。沃森的主要技术原理是通过从不同角度搜索许多知识来源和使用许多小算法来综合判断和学习各种可能的答案。关键步骤之一是评估备选答案的可靠性，并从关键词、地理位置、类型和其他方面检测和量化答案的可靠性。

沃森的旅程？

ibm在2011年表示，由于沃森能够理解人类语言，他可以通过询问患者症状和病史、使用人工智能技术、处理和分析自然语言以及依靠从各种渠道收集的信息和数据，给出及时的诊断和治疗建议。

从那以后，美联社记者亲身体验了机器人医生沃森如何诊断病人。R&D的工作人员向沃森提供了一个又一个虚拟眼睛病人的信息，这个病人视力模糊，有关节炎家族史，住在康涅狄格州，并且怀孕了...沃森提出了不同的诊断结果，包括葡萄膜炎、白塞病、莱姆病关节炎等。据估计，沃森的诊断准确率达到了73%。

2011年，美国医疗服务提供商wellpoint Company与ibm签署了一份协议，这是沃森的第一份工作。沃森的主要任务是帮助在wellpoint负责复杂病例的护士完成他们的工作，同时审查医疗服务提供者的医疗要求，以及他们在癌症临床试验中的后续应用。韦尔普公司的总裁也提到，将来沃森也许能够获得病人的病历和其他信息，然后全面反馈给医生，从而提高医生的诊断速度。

2014年，德克萨斯大学安德森癌症中心与ibm合作创建了“登月计划”，利用ibm沃森技术消除癌症。安德森癌症中心是美国第一家癌症医院，被公认为世界上最好的癌症医院。其肿瘤专家顾问由沃森的认知计算系统驱动，旨在整合安德森癌症中心的临床医生和研究人员的知识。该oea系统将帮助临床医生为癌症患者制定、观察和调整治疗计划。

Ibm Watson技术还将有助于简化和规范患者病历、实验室数据和研究数据的收集和整合，以便将收集到的数据整合到安德森癌症中心的集中式患者数据库中，然后通过先进的分析技术进行深度分析。

除了安德森癌症中心，梅奥诊所还通过ibm沃森进行概念试验，以更快更有效地为患者提供合适的临床试验。在任何给定的时间，梅奥诊所可以进行8000多个人体研究实验。然而，许多临床试验无法完成，因为没有足够的人注册，无论是在梅奥诊所还是在其他地方。Ibm和梅奥诊所正在扩展沃森的知识语料库，以包括像梅奥诊所和clinicaltrials.gov这样的公共数据库，并培训知识库以分析患者记录并提供与临床试验条件的适当匹配。

泰国康敏国际医院使用ibm Watson认知计算来提高曼谷研究中心的癌症治疗质量，并评估16个国家机构的病例。医院承诺在未来五年内使用沃森与凯特琳癌症中心(msk)联合开发的肿瘤技术。该系统将帮助医生利用医学证据、学术研究、msk广泛的临床技术和每位患者的记录，为癌症患者制定有效的治疗计划。

此外，纽约斯隆-凯特琳医院和克里夫兰诊所也与沃森有业务合作。

在企业方面，强生公司为ibm Watson提供阅读和理解详述临床试验结果的科学研究论文的机会，并利用获得的结果制定和评估药物治疗计划和其他治疗方法。有了这些知识，沃森发现顾问可以帮助科学家识别药物样本是否有任何不良基因文件。

与之前的比较研究相比，在分析开始之前，平均需要3个人来收集和准备10个月的数据。强生团队希望通过沃森从医学文献中直接快速合成有用的信息，并可以开始直接询问有关数据的问题。

据报道，ibm USA本月刚刚重组，公司分为七个部门，其中一个是以沃森为核心的医疗部门。

人工智能在医疗行业的发展

事实上，早在沃森时代，相关医疗机构就在开发相关的“电脑医生”项目。

20世纪70年代，匹兹堡大学的研究人员开发了“快速医学参考”软件，用于诊断普通医学中的复杂疾病。该医学诊断专家系统收集了4300种临床表现，能够诊断600多种疾病。经过系统的程序运行，提高了快速诊断的可能性。

1972年，斯坦福大学开始开发霉素系统，1974年基本完成并投入使用。霉素是许多抗生素药物的后缀，它是一个专家系统，帮助医生诊断住院患者的血液感染和选择抗生素进行治疗。

20世纪80年代，马萨诸塞州总医院开始开发和完善dxplan项目。dxplan涵盖的知识领域包括内科专业的大多数疾病和临床表现，主要使用ibm个人计算机作为程序开发工具。用户可以问计算机下一步应该做什么检查和测试，以便用最少的成本获得最多的信息。

2010年秋，“伊莎贝尔健康系统”在美国佛罗里达州奥兰多健康医院投入使用，为医生提供了可靠的诊断和治疗建议。一些缺乏经验和临床实践的医生可以从这个系统中得到帮助。然而，伊莎贝尔只能通过与多功能医院医疗保健系统联网来使用，这既慢又贵。

到2013年，计算机医生沃森已经走上了医学舞台。他不仅是癌症诊断专家，也是医疗服务利用管理专家。从那以后，计算机辅助诊断翻开了新的一页，正式进入了沃森时代。

据市场研究公司insight research称，在未来六年内，美国医疗保健行业将在信息产业上投资690亿美元。据报道，英特尔和思爱普已经开始与加州大学伯克利分校的研究人员合作开发具有竞争力的医学超级计算机。

电脑医生真的可靠吗？

沃森作为一名计算机医生，有着与生俱来的优势——他的知识储备远远超过人类，永远不会被人遗忘，他的诊断准确率高，而且他随时可以不休息地进行访问。虽然这看起来令人兴奋，但他仍然不得不面对各种各样的质疑。

《纽约时报》作家、斯坦福大学医生亚伯拉罕·威格尔说:“沃森可能会成为我们身边的一个聪明的伙伴，但我从病人、亲戚和朋友那里听到的并不是缺乏技术，而是相反，技术正在泛滥。”“沃森项目团队的马蒂科恩(Marty Cohen)认为，沃森只是一个辅助工具，如果医生不愿意改变，沃森就无法改变医疗行业。”他说:“一些技术确实改变了医疗保健。他们提供以前没有的治疗，但不是这样。我认为它只是一个推动者。"

克劳斯-彼得·阿黛尔森是维也纳医科大学的计算机科学家，也是《人工智能医学》杂志的主编。在他看来，像沃森这样的计算机医生在本质上实际上是一个搜索引擎，它可以回答用自然语言提出的各种问题。随着时间的推移，计算机会总结自己的错误，但他们从医学文献和案例研究中获得的知识非常广泛。对于医务人员来说，这些知识在临床环境中可能不是很有价值。

行医远不像处理数据那么简单。病人和他们的家人可以安抚他们的情绪，在实践中把握细微差别，并学会把握不确定性。无论哪一点，人类医生都是不可或缺的。最广泛的医学数据和最好的处理能力不能像人类医生那样教会计算机如何照顾病人。

沃森不是万能的。虽然他现在很有名，但他毕竟只是一个医生的助手，计算机医生的想法还有很长的路要走。也许在未来，人机合作是最终的发展方向。

(这篇文章来自主干网:vcbeat。如果您想第一次了解互联网医疗创业信息，请关注主干网微信公众账号:vcbeat)

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