當(dāng)DeepMind 宣布讓AlphaGo “退休”，組建 DeepMind Health 大舉進(jìn)軍智能醫(yī)療之后，這家名震一時(shí)的公司也未能免俗地陷入了商業(yè)變現(xiàn)的泥石流。

兩年多的時(shí)間里，DeepMind Health 在醫(yī)療領(lǐng)域取得了不少成果，包括研發(fā)出能在幾秒鐘內(nèi)比人類眼科專家更準(zhǔn)確地檢測出 50 多種眼疾的 AI。然而，或許是 AlphaGo 留下的光芒過于耀眼，DeepMind 沒能再次創(chuàng)造出舉世轟動的奇跡。

2018年11月，谷歌母公司 Alphabet 宣布重組，將 DeepMind 醫(yī)療業(yè)務(wù)拆分出來，并入新組建的 Google Health 部門。原有的 DeepMind Health 將不再作為獨(dú)立的子品牌存在。

這一舉措體現(xiàn)了谷歌下注智能醫(yī)療的決心，同時(shí)也反映了當(dāng)前智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司普遍所面臨的困境——DeepMind 無疑是世界最頂尖的 AI 研發(fā)團(tuán)隊(duì)，連他們都啃不動的骨頭，其他人該從何處下口？

于是，很多人開始擔(dān)心，智能醫(yī)療的泡沫是不是就快要破了？

智能醫(yī)療急不得，IBM Watson 已經(jīng)前行十幾年

時(shí)間拉回到 7 年前。

2011 年，IBM 的認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng) Watson 在美國最受歡迎的智力問答電視節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》中擊敗了人類冠軍，在全美乃至世界范圍內(nèi)掀起了不啻 AlphaGo 的人工智能熱潮。

隨后，IBM 宣布讓 Watson 進(jìn)軍包括醫(yī)療在內(nèi)的一系列商業(yè)領(lǐng)域，直到今天，在不少人心目當(dāng)中，IBM Watson 都是“智能醫(yī)療”的代名詞。

2015年，IBM 組建了 Watson Health 部門，致力于找到人工智能與其他技術(shù)的最佳整合方式，助力醫(yī)療及健康領(lǐng)域的專業(yè)人士應(yīng)對全球最嚴(yán)峻的醫(yī)療挑戰(zhàn)。

IBM組建Watson Health 部門，致力于用人工智能助力醫(yī)療健康

如今，IBM Watson Health 已經(jīng)發(fā)布了 150 多個(gè)解決方案，覆蓋醫(yī)療支付、服務(wù)提供、政府管理、生命科學(xué)四大領(lǐng)域，形成了一個(gè)貫穿醫(yī)療健康領(lǐng)域多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的創(chuàng)新認(rèn)知和解決方案完整鏈條，除了一系列正在研發(fā)的認(rèn)知科技解決方案之外，已經(jīng)發(fā)布的包括：

Watson 健康及認(rèn)知服務(wù)平臺

Watson 照護(hù)管理

Watson 藥物研發(fā)解決方案

Watson 腫瘤解決方案

Watson 基因解決方案

Watson 臨床試驗(yàn)匹配解決方案

Watson 醫(yī)療影像分析解決方案

醫(yī)療不僅是醫(yī)學(xué)問題，也是社會問題。Watson Health的案例說明，除了領(lǐng)先的技術(shù)以及與頂級醫(yī)院或醫(yī)學(xué)院達(dá)成合作，智能醫(yī)療要落地，還需要找對場景，找準(zhǔn)商業(yè)模式，說服政策制定者、監(jiān)管部門、醫(yī)院領(lǐng)導(dǎo)、臨床醫(yī)生、患者及家屬、保險(xiǎn)公司等無數(shù)當(dāng)事人，以及十年乃至更久的時(shí)間。

要做到這一切，如果不依托資金雄厚且在行業(yè)里有大量積累的平臺型公司，幾乎是不可能實(shí)現(xiàn)的。不管你愿不愿意承認(rèn)，智能醫(yī)療是巨頭的游戲，這也是Alphabet出面整合組建Google Health的原因之一。

有了人工智能，醫(yī)學(xué)治療的將不再是一些毛病，而是人類本身。基于病人的臨床癥狀和觀察結(jié)果，不同人的健康狀況之間存在著很大的差距，不僅僅是身體素質(zhì)，還包括這個(gè)人的社會經(jīng)濟(jì)地位、家庭環(huán)境、成長歷史。

除了基因和醫(yī)療，社會經(jīng)濟(jì)地位、家庭環(huán)境和個(gè)人生活習(xí)慣都對一個(gè)人的健康和壽命有影響。來源：Kaiser Family Foundation

理想的智能醫(yī)療，能夠?qū)⑦@些社會決定因素以及決策支持系統(tǒng)考慮進(jìn)去，而決策支持系統(tǒng)則是建立在廣泛的標(biāo)準(zhǔn)和各式各樣的任務(wù)上。例如，基于過去在類似患者上做過的工作開展深度個(gè)性化護(hù)理，或者指導(dǎo)醫(yī)護(hù)人員獲取最新信息，幫助他們做出最有效的決策。

作為智能醫(yī)療最早的踐行者，IBM Watson Health 目前已有兩款產(chǎn)品進(jìn)入中國：Watson 腫瘤解決方案 (Watsonfor Oncology, WfO) 和 Watson 基因解決方案 (Watson for Genomics, WfG)。

根據(jù)在中國推廣 WfO 和 WfG 的百洋智能科技提供的數(shù)據(jù)，截至 2018 年 11 月 4 日，Watson 腫瘤解決方案 (WfO) 已經(jīng)在中國 20 多個(gè)省份、40 多座城市共 81 家醫(yī)院簽約落地。此外，有 261 家醫(yī)院使用過WfO，系統(tǒng)內(nèi)注冊醫(yī)生 1133 人，使用過這一系統(tǒng)的醫(yī)生有 785 人，共有 4 萬多名患者體驗(yàn)過 Watson 腫瘤系統(tǒng)的服務(wù)。

中國醫(yī)生使用 Watson 的真實(shí)感受：高效？有用？

“Watson 可以幫助年輕醫(yī)生成長，提高資深醫(yī)生的效率，避免醫(yī)生出錯(cuò)，是不知疲倦、不耍脾氣的忠實(shí)助手，還是毫無保留的互動者?！敝袊R床腫瘤學(xué)會 (CSCO) 常務(wù)理事、秘書長江澤飛表示：“AI 之于醫(yī)生就像 GPS 之于駕駛，為新司機(jī)指路省心，為老司機(jī)引路省力。”

同濟(jì)大學(xué)附屬上海市第十人民醫(yī)院腫瘤科主任、腫瘤學(xué)教研室主任、主任醫(yī)師許青舉了這樣一個(gè)例子。他們接收了一位罹患十二指腸癌的病人，將患者信息輸入 WfO 后得到了非常好的病例推薦。

Watson 腫瘤解決方案 (WfO) 操作界面。來源：IBM Watson Health

“當(dāng)時(shí)，Regorafenib（拜耳公司開發(fā)的口服多激酶抑制劑，靶向血管生成，基質(zhì)和致癌受體酪氨酸激酶。自 2009 年以來，它被研究作為多種腫瘤類型的潛在治療選擇，2015 年已獲得兩項(xiàng)美國先進(jìn)癌癥批準(zhǔn)）還沒有上市，WfO 就已經(jīng)推薦使用這個(gè)藥物了?！痹S青教授說。

去年開始，這個(gè)病人進(jìn)行了 Regorafenib 的臨床應(yīng)用?！癢fO 給出的建議治療方案里，不僅有用藥方案，比如 160 毫克一天，用 21 天，休息一周，28 天一個(gè)周期，還會列出這些藥不適合跟其它藥物的聯(lián)合應(yīng)用，以及備案反應(yīng)的情況，比方說在亞洲患者里面，有消化道出血的病人、有穿孔的病人要特別謹(jǐn)慎?！?/p>

“對剛剛上市的藥品來講，WfO對臨床醫(yī)生，特別是年輕臨床醫(yī)生的輔助是非常重要的。不僅如此，WfO還會打印出很多患者教育的材料，告訴患者應(yīng)該注意哪些問題?！?/p>

助力遠(yuǎn)程醫(yī)療和會診平臺

上海、北京、廣州等地的大醫(yī)院都承擔(dān)著一些附屬醫(yī)院的會診工作，但讓這些醫(yī)院的醫(yī)生每次都去現(xiàn)場指導(dǎo)是不現(xiàn)實(shí)的。IBM Watson 可以讓大醫(yī)院的醫(yī)生從去隱私、脫敏的病人基本信息輸入到病情的分期、病理診斷方案、用藥的順序?qū)Ω綄籴t(yī)院的醫(yī)生進(jìn)行演示，對遠(yuǎn)程會診、遠(yuǎn)程醫(yī)療起到比較好的作用。

許青教授表示，上海十院應(yīng)用了 WfO 之后，他們與河南周口市中醫(yī)院腫瘤科主任張躍強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)做了多次基于 IBM WfO 的遠(yuǎn)程會診，大家都非常滿意，通過這種方法，患者能夠得到符合國際最新標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范化治療。

南京市第一醫(yī)院腫瘤科的陳錦飛教授團(tuán)隊(duì)，利用 WfO 與哈佛大學(xué)的教授進(jìn)行了多學(xué)科的遠(yuǎn)程會診討論，實(shí)現(xiàn)了便利的國際交流。

多學(xué)科會診中客觀中立的專家

在像腫瘤這樣的復(fù)雜疾病診療過程中，會采取一種叫做“多學(xué)科專家組會診”的方法。多學(xué)科協(xié)作診療模式 (Multi-Disciplinary Team, MDT) 指的是臨床多學(xué)科工作團(tuán)隊(duì)，針對某一疾病進(jìn)行的臨床討論會，從而制定出治療方案。

在腫瘤診療中，通常包括腫瘤外科、腫瘤內(nèi)科、介入科、放療科、影像科、病理科及護(hù)理團(tuán)隊(duì)和基礎(chǔ)研究團(tuán)隊(duì)。在歐美國家，多學(xué)科診療模式 (MDT) 已成常態(tài)，英國甚至已經(jīng)立法，規(guī)定每一位癌癥患者都需經(jīng)過 MDT 綜合治療。

但參與會診的各個(gè)專科醫(yī)師從自身角度出發(fā)，給出的診療意見往往不同，有時(shí)候很難達(dá)成一致。“一些 MDT 的組長因?yàn)閭€(gè)人知識層面的局限性，可能會出現(xiàn)一些偏差。老司機(jī)開車偶爾也會繞彎路，”許青教授說：“這個(gè)時(shí)候如果有電子化、第三方客觀的規(guī)范的指引，就能確保 MDT 大的方向不會犯錯(cuò)，引導(dǎo) MDT 朝著一個(gè)比較正確的方向發(fā)展?！?/p>

當(dāng)專家意見不能達(dá)成一致時(shí)，醫(yī)生只需要在 Watson 腫瘤系統(tǒng)中輸入患者的各項(xiàng)病例信息，Watson 就能快速給出治療方案，包括推薦方案、考慮方案和不推薦方案三檔，以及推薦與否的原因。Watson 得出的結(jié)論都是科學(xué)客觀且符合循證醫(yī)學(xué)原理的，不但能提高會診效率，還能在一定程度上保證會診的討論和質(zhì)量。

許青教授介紹，上海十院在原有的 MDT 模式上進(jìn)行了創(chuàng)新，讓患者及其家屬也參與到診療過程當(dāng)中，這種人工智能 + 多學(xué)科專家會診 + 患者及其家屬的“三位一體”模式，“讓患者非常滿意”。

在國內(nèi)最早引入規(guī)范化、制度化 MDT 的浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬邵逸夫醫(yī)院，MDT 人工智能決策已經(jīng)參與到了遠(yuǎn)程 MDT 中，比如邵逸夫醫(yī)院和美國梅奧醫(yī)院（2017-2018年度美國最佳醫(yī)院排名第一的醫(yī)院）的遠(yuǎn)程會診。患者不出家門，就能得到各地專家最新的治療方案。

醫(yī)院教學(xué)和醫(yī)生培訓(xùn)的工具

傳統(tǒng)的病例教學(xué)主要采取“師帶徒”的形式，不同的老師帶出來的學(xué)生水平也不盡相同。有時(shí)候同一個(gè)病例，不同的老師即使結(jié)論相同，但給到學(xué)生的解釋卻有差別。相比之下，給 Watson 輸入同一個(gè)病例，一定會得到相同的結(jié)論和解釋，這對于學(xué)生的規(guī)范化培養(yǎng)起到了很大的幫助。

此外，每個(gè)病例的復(fù)雜程度也不一樣，有時(shí)候臨床帶教老師非常辛苦，WfO 就成了一個(gè)很好的教學(xué)工具，能夠不厭其煩地把診治流程詳盡地解釋給年輕醫(yī)生，后者在學(xué)習(xí)過程中，也了解了從診斷到治療方案的選擇是怎樣一個(gè)過程。

“每個(gè)周四我們都會安排兩到三例的患者做教學(xué)查房，也會邀請其他學(xué)科進(jìn)行討論，建立了相關(guān)的較完整的多學(xué)科病例討論的模式。”許青說。

資深醫(yī)師的助手

除了年輕醫(yī)生，Watson 對資深醫(yī)生也能起到幫助作用。在如今信息爆炸的時(shí)代，醫(yī)療信息幾乎每天都在更新，“我感覺大學(xué)五年學(xué)的東西到現(xiàn)在幾乎沒用，”江澤飛說：“知識更新這么快，我們會面對一個(gè)巨大的問題，很多書讀了后才知道沒什么用，或者就封面上一句話有用?！?/p>

人工智能能讓醫(yī)生快速便捷地獲取前沿信息。WfO 曾在美國歷史最長、規(guī)模最大的癌癥中心——紀(jì)念斯隆凱特琳腫瘤中心 (MSKCC) 接受了嚴(yán)格的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)了 330 多種醫(yī)學(xué)期刊、250 本腫瘤專著及 2700 多萬份的論文研究數(shù)據(jù)，其中包括基于美國國家綜合癌癥網(wǎng)絡(luò)(NCCN, 由美國 28 個(gè)癌癥中心組成的聯(lián)盟，其中大多數(shù)被美國國家癌癥研究所指定為綜合癌癥中心) 的癌癥治療指南，以及 MSKCC 在美國 100 多年癌癥臨床治療實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

此外，許青表示，Watson 強(qiáng)大的文獻(xiàn)搜集功能和不斷更新的數(shù)據(jù)庫，還能夠幫助醫(yī)生快速調(diào)出相關(guān)文獻(xiàn)，省去了查閱文獻(xiàn)的時(shí)間，對于不熟悉領(lǐng)域的知識，也方便在比較短的時(shí)間里了解和掌握。

規(guī)范化管理工具

Watson 腫瘤提供的診療方案與 MSKCC 頂級專家團(tuán)隊(duì)方案符合度超過 90%，覆蓋 13 個(gè)癌種。WfO 只會在已知的知識范圍內(nèi)給出合適的方案，不會給出未經(jīng)臨床驗(yàn)證的方案，而且它還會不斷地快速學(xué)習(xí)和更新進(jìn)步。

腫瘤領(lǐng)域都有相應(yīng)的指南和規(guī)范，比如說外科的最新指南、內(nèi)科的最新指南、病理科、影像的最新進(jìn)展。有時(shí)候，醫(yī)生會因工作繁忙而及時(shí)無法細(xì)看。“WfO 把以往書面的或者說散的規(guī)范和指南，形成了智能化、便捷式的方式，供臨床醫(yī)生第一時(shí)間更便捷地獲得它?！痹S青教授說。

“指南是一個(gè)框架，Watson 是把指南個(gè)性化了，具體到某個(gè)病人身上會是什么樣子?！币晃槐辉L專家補(bǔ)充說。

今年 6 月在權(quán)威醫(yī)學(xué)會議、美國臨床腫瘤醫(yī)學(xué)會 (ASCO) 年會上發(fā)表的一項(xiàng)研究證實(shí)，WfO 可以提高臨床決策和指南規(guī)范性，與 WfO 方案一致的胃癌患者能夠獲得更好的預(yù)后，WfG 可以輔助 NGS（高通量測序技術(shù)）伴隨診斷技術(shù)，進(jìn)一步提升靶向/免疫藥物在臨床治療的精準(zhǔn)性。

WfG 操作界面。來源：IBM Watson Health

IBM Watson 是醫(yī)生做研究、發(fā)論文的好幫手

除了作為診療決策輔助工具，IBM Watson 在醫(yī)學(xué)研究和論文發(fā)表中也發(fā)揮著越來越大的作用。

IBM Watson Health 幫助全球各地的醫(yī)療專業(yè)人員和研究人員將數(shù)據(jù)和知識轉(zhuǎn)化為洞察，做出明智的患者醫(yī)療決策。2018 年上半年，IBM 與合作伙伴一共發(fā)布了 160 多份證據(jù)，包括在同行評審醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)以及美國臨床腫瘤醫(yī)學(xué)會 (ASCO)、ISPOR和 ADA 等主要科學(xué)活動中發(fā)表論文。

從 WfO 和 WfG 進(jìn)入中國以來，中國的醫(yī)生做了很多的驗(yàn)證和論證工作：WfO 在中國開展的驗(yàn)證等各項(xiàng)研究 18 個(gè)，完成 9 個(gè)，發(fā)表 9 篇文章，其中在 2018 年 ASCO 年會上發(fā)表摘要 5 篇，全文投稿 2 篇；WfG 在中國開展了 10 個(gè)研究，完成了 3 個(gè)，去年有 1 篇在 ASCO 年會發(fā)表，全文投稿有 1 篇，還有幾個(gè)正在進(jìn)行當(dāng)中。

2018 年 ASCO 年會有 6 篇中國醫(yī)生投稿的 Watson 研究文章被收錄：廣東省人民醫(yī)院張緒超教授用 WfG 做的研究、江澤飛教授在 CSCO 發(fā)表的乳腺癌研究、北大腫瘤醫(yī)院武愛文教授的 2 篇論文、南京大學(xué)第一醫(yī)院陳錦飛教授的胃癌研究，還有許青教授的文章。

全新的醫(yī)學(xué)研究工具

許青教授介紹，上海十院參與了美國臨床腫瘤學(xué)年會，向國外醫(yī)療機(jī)構(gòu)分享“三位一體”模式。相關(guān)論文在 ASCO 發(fā)表。

北大腫瘤醫(yī)院把 WfO 在二期結(jié)腸癌高?；颊弋?dāng)中提出的治療方案，與北腫的 MDT 的決策團(tuán)隊(duì)對比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，Watson與醫(yī)院方案的符合率高達(dá)89.1%，與國內(nèi)頂級醫(yī)院的決策高度一致。

另外一研究來自南京市第一醫(yī)院陳錦飛教授團(tuán)隊(duì)，研究人員調(diào)取 300 多位胃癌術(shù)后經(jīng)治患者的病歷資料和治療方案，以重演的方式，把病人的資料輸入 WfO，將 Watson 的推薦方案與醫(yī)生實(shí)際使用的方案進(jìn)行一致性對比。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，跟 Watson 推薦方案一致病人的存活率是 29.2 個(gè)月，不一致的存活率是 25 個(gè)月。不要小看這 4 個(gè)月的時(shí)間，事實(shí)上，有時(shí)候一款新的腫瘤藥物也只能延長患者幾個(gè)月的生命。

發(fā)現(xiàn)新的治療路徑或疾病影響因素

北卡羅萊納州立大學(xué)對 1000 多個(gè)病例做了回顧性的對比研究，之前分子腫瘤學(xué)專家團(tuán)隊(duì)要發(fā)現(xiàn)這些可治療的突變需要很長時(shí)間，而 WfG 只花了不到 3 分鐘，就發(fā)現(xiàn)了人類專家找到的 99% 的突變。不僅如此，WfG 發(fā)現(xiàn)了額外的 32% 病例中的突變，這是人類專家原先沒有發(fā)現(xiàn)的。美國腫瘤癌癥中心的負(fù)責(zé)人 Norman Sharpless 教授專門為這個(gè)對比性研究寫了一篇文章，證明了使用認(rèn)知計(jì)算能夠更好更快地對基因數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的分析。

廣東省人民醫(yī)院張緒超教授團(tuán)隊(duì)使用Watson 基因組學(xué)解決方案(WfG)，對 115 例肺癌患者的 NGS 數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀，發(fā)現(xiàn)專家組平均每周解讀 10 例，而 WfG 可以在 30 分鐘內(nèi)完成 10 例樣本數(shù)據(jù)的解讀。比較后發(fā)現(xiàn)，WfG 的解讀結(jié)果不僅將專家組的解讀結(jié)果完全覆蓋，而且 56.52%的樣本 (65例) 由 WfG 解讀出額外可干預(yù)的變異位點(diǎn) (actionable mutation)。

今年 ASCO 年會發(fā)表的另一篇中國醫(yī)生論文，使用 WfG 在 43% 的樣本中發(fā)現(xiàn)了和人工標(biāo)記出同樣的基因突變，在剩下 57% 的樣本中識別出平均 1.54 個(gè)額外基因突變。

在 CSCO 的盛會上，江教授的學(xué)生總結(jié)認(rèn)為，WfO 的優(yōu)勢是堅(jiān)持證據(jù)優(yōu)先，文獻(xiàn)支持、立足數(shù)據(jù)不糾結(jié)，做到學(xué)習(xí)、吸收，同時(shí)要重視創(chuàng)新和提高。

現(xiàn)階段進(jìn)步有限，但未來的醫(yī)療必定是 AI 輔助的醫(yī)療

當(dāng)然，IBM Watson Health 還有很多需要提高的地方。

近來關(guān)于 Watson 的負(fù)面新聞也甚囂塵上。但在所有這些事件中，沒有任何一件是直接針對 Watson 的技術(shù)提出質(zhì)疑。實(shí)際上，縱覽當(dāng)前智能醫(yī)療業(yè)界，Watson Health 是當(dāng)之無愧的前瞻者。

如果非要說 Watson 沒有達(dá)到預(yù)期，在很大程度上是因?yàn)槿藗儼阎悄茚t(yī)療技術(shù)給“神化”了，還有就是缺乏對 Watson 工作原理的了解。

優(yōu)質(zhì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)

與所有的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)一樣，Watson 認(rèn)知計(jì)算也需要大量的數(shù)據(jù)。美國的臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)庫里，積累了醫(yī)生在臨床實(shí)踐中留下的成千上萬個(gè)病人的標(biāo)注數(shù)據(jù)。但是，這些標(biāo)注是醫(yī)生為了輔助他們自己的工作進(jìn)行的，往往不適合用于訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)。

而為了訓(xùn)練智能系統(tǒng)，請醫(yī)生專門對大量的醫(yī)療圖像進(jìn)行標(biāo)注又是不現(xiàn)實(shí)的，因?yàn)檫@需要耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間成本。此外，不同于其他類型的數(shù)據(jù)標(biāo)注，醫(yī)療圖像標(biāo)注需要豐富的臨床經(jīng)驗(yàn)，即使是資深醫(yī)生，有時(shí)候也會在某個(gè)標(biāo)注上產(chǎn)生意見分歧。

因此，這件事情只有靠計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)算法來完成。而要設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)算法，關(guān)鍵就是帶有準(zhǔn)確標(biāo)記的醫(yī)療圖像大數(shù)據(jù)。于是，這就成了一個(gè)典型的進(jìn)退兩難問題。

美國國家衛(wèi)生研究院（NIH）臨床中心在幾個(gè)月前開源了大型 CT 圖像數(shù)據(jù)集 DeepLesion，這也是迄今全球規(guī)模最大的多類別、病灶級別標(biāo)注的開放獲取臨床醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)集。DeepLesion 項(xiàng)目技術(shù)負(fù)責(zé)人、現(xiàn)平安科技美國東部研究院院長呂樂博士在接受新智元采訪時(shí)表示，為了構(gòu)建 DeepLesion 數(shù)據(jù)集，研究人員傾注了一年多的時(shí)間，期間在計(jì)算機(jī)視覺頂會 CVPR 以及國際醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算與計(jì)算機(jī)輔助干預(yù)大會 (MICCAI)、北美放射學(xué)年會 (RSNA) 等醫(yī)學(xué)和放射影像國際頂會上，先后發(fā)表了 12 篇研究論文。

上面說的，還僅僅只是醫(yī)療的二維圖像數(shù)據(jù)，更不用提 fMRI、電子病例、保險(xiǎn)單等等等等各種不同類型的數(shù)據(jù)。

從 2015 開始，IBM 就一直在醫(yī)療數(shù)據(jù)收購方面大力投入，迄今已經(jīng)投資了 40 多億美元用于收購醫(yī)療技術(shù)公司，包括醫(yī)療數(shù)據(jù)公司 Explorys 和 Truven，醫(yī)療管理軟件公司 Phytel，醫(yī)學(xué)成像軟件公司 Merge Healthcare。

Explorys 和 Phytel 擁有 1 億脫敏的病例資料；Truven 有 2 億的醫(yī)保索賠紀(jì)錄；Merge Healthcare 有 3000 萬份醫(yī)學(xué)影像。到目前為止，IBM 匯聚了總量超過 60 萬 TB，覆蓋約 3 億人口的去隱、脫敏數(shù)據(jù)。

基于循證醫(yī)學(xué)，為醫(yī)生提供建議

除了數(shù)據(jù)，還有一個(gè)更加本質(zhì)的問題。Watson 腫瘤解決方案內(nèi)部有一個(gè)非常先進(jìn)的基于循證醫(yī)學(xué)的決策支持引擎，由 IBM Watson 和 MSKCC 的專家共同開發(fā)并訓(xùn)練。

在訓(xùn)練時(shí)，WfO 首先會接收到護(hù)士、醫(yī)生所填的去隱私的與患者相關(guān)的具體的屬性和具體的病例情況，這個(gè)引擎能夠進(jìn)行自動化的分析，之后它將會利用自動檢索、自然語言處理、個(gè)性化分析、自動推理等技術(shù)，動態(tài)分析各類假設(shè)和問題，為醫(yī)生提供一系列的推薦治療方案建議，哪些方案是根據(jù)循證醫(yī)學(xué)是優(yōu)選的，哪些是次選的，并且每項(xiàng)建議都會列舉出具體的循證醫(yī)學(xué)證據(jù)。

Watson認(rèn)知決策系統(tǒng)工作流程示意圖。來源：seekingalpha.com

但是，這反過來也意味著，當(dāng)沒有明確的證據(jù)時(shí)，Watson 就沒有訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此反饋診療建議也就無從談起。

這里要特別強(qiáng)調(diào)一下，Watson 腫瘤解決方案是不做診斷的。WfO 是一個(gè)輔助決策支持系統(tǒng)，它僅僅是為醫(yī)生提供治療的選擇方案，最終的決策權(quán)是在醫(yī)生和患者的手中。

最好的學(xué)生和老師

Watson 最大的特點(diǎn)，就在于它能快速地學(xué)習(xí)和進(jìn)步。

而這給了未來醫(yī)療無限的可能。

2017年，Watson “醫(yī)生”新增癌種 4 個(gè)，新增治療 6 項(xiàng)，各項(xiàng)指標(biāo)都在持續(xù)地升級和改進(jìn)。到 2018 年，WfO 已經(jīng)覆蓋了 13 個(gè)癌種，分別是乳腺癌、肺癌、直腸癌、結(jié)腸癌、胃癌、宮頸癌、卵巢癌、前列腺癌、膀胱癌、肝癌、甲狀腺、食管癌和子宮內(nèi)膜癌。

未來兩年 Watson 還將新增 3 個(gè)癌種。

“很快，IBM Watson 腫瘤解決方案就會納入中國的指南。我們也要感謝中國醫(yī)生在使用過程中提出的建設(shè)性意見，這使得我們的系統(tǒng)越來越成熟?！盜BM Watson Health 副總健康官、腫瘤學(xué)家 Nathan Levitan 表示。將來，Watson 腫瘤將更適合中國的醫(yī)患。

Nathan Levitan 說：“Watson 腫瘤并不是一個(gè)靜態(tài)的系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)正在與全球范圍內(nèi)的醫(yī)生合作，并根據(jù)當(dāng)?shù)氐氖袌鲂枨笞龀鑫⒄{(diào)和改善。同時(shí)，它也是不斷豐富自身的功能，學(xué)習(xí)更多的內(nèi)容。”