机器人医生沃森如何改变世界？

沃森是谁？

        沃森是自2007年开始，由IBM公司的首席研究员David Ferrucci所领导的DeepQA计划小组开发的人工智能系统，它是20多名IBM的研究员四年心血的结晶，并以IBM创始人托马斯•J•沃森的姓命名。因为科学家们的努力，沃森拥有了理解自然语言和精确回答问题的能力。2011年，沃森在美国一档老牌综艺节目“危机边缘”里打败了最高奖金得主布拉德·鲁特尔和连胜纪录保持者肯·詹宁斯，从此进入人们的视野。根据IBM的资料显示，沃森的硬件方面是由90台IBM Power 750服务器组成的集群服务器，这里面共计有2880颗Power7处理器，以及16TB内存组成。软件方面，沃森是由Java和C++写成，并且采用Apache Hadoop框架做分布式计算，还有Apache UIMA (Unstructured Information Management Architecture) 框架、 IBM DeepQA软件和SUSE Linux Enterprise Server 11 操作系统。

沃森为什么如此聪明？

       沃森竟然可以在比赛中打败人类，它是如何做到这么聪明的呢？沃森储存了数百万的文档资料，包括字典、百科全书、新闻、文学以及其他可以建立知识库的参考材料。沃森的硬件配置可以使它每秒处理500GB的数据，相当于1秒阅读100万本书。据IBM中国研究院的张雷博士的介绍，沃森在拿到一个问题后，会进行一系列的计算，包括语法语义分析、对各个知识库进行搜索、提取备选答案、对备选答案证据的搜寻、对证据强度的计算和综合等等。沃森的主要技术原理是通过搜寻很多知识源，从多角度运用非常多的小算法，对各种可能的答案进行综合判断和学习。其中的一个关键步骤就是评价备选答案的可靠性，从关键字、地理位置、类型等多个维度对答案的可靠性进行检测和量化的评价。

机器人医生沃森的历程？

       2011年，IBM公司说，鉴于“沃森”听得懂人类语言，可以通过询问病人的病征、病史，通过使用人工智能技术、对自然语言的处理和分析技术，凭借从各个渠道搜集到的信息和数据，迅速给出诊断提示和治疗意见。此后，美联社的记者亲自体会了机器人医生沃森如何为病人诊断，研发人员向“沃森”逐一提供一名虚拟眼疾患者的情况，视力模糊、有关节炎家族病史、住在康涅狄格州、怀有身孕……“沃森”提出了不同诊断结果，包括葡萄膜炎、白塞氏病、莱姆关节炎等。据测算，沃森的诊断准确率达到73%。2011年，美国保健服务提供商Wellpoint公司与IBM签署了一项协议，这是沃森获得的第一份工作。沃森的主要的任务是帮助wellpoint负责复杂病例的护士完成工作，同时审查医疗服务提供者的医疗请求。以及后期在肿瘤临床试验中的应用。Wellpoint 总裁也提到，在未来，沃森也许还可以获取病人病历及其他方面的信息，然后综合反馈给医生，以提高医生的诊断速度。2014年，德州大学安德森癌症中心与IBM合作打造“登月项目”，该项目通过采用IBM沃森技术来消除癌症。安德森癌症中心是美国排名第一且被全球公认的最好的肿瘤医院，该中心的肿瘤学专家顾问(Oncology Expert Advisor)由沃森认知计算系统驱动，旨在整合安德森癌症中心的临床医生和研究人员的知识。这个OEA系统将帮助临床医生制定、观察和调整癌症患者的治疗方案。IBM沃森技术还将简化和标准化患者的病历、实验室数据和研究数据的收集、整合上提供帮助，使得搜集到数据整合到安德森癌症中心集中的病人数据库，然后进行链接可以被高级分析技术进行深度分析。除了安德森癌症中心外，梅奥诊所(Mayo Clinic)也在通过IBM沃森进行概念试验，以更快速、高效地给患者提供合适的临床试验。在任何给定的时间里，梅奥诊所都能够进行超过8000项人体研究试验。但由于没有足够的人参与报名使得很多的临床试验都无法完成，不管是在梅奥诊所还是在其它地方都如此。IBM和梅奥诊所正扩大沃森的知识语料库，纳入梅奥诊所及ClinicalTrials.gov等公用数据库，同时训练该知识库分析病人记录和临床试验条件提供合适的匹配。泰国康民国际医院采用IBM沃森认知计算在曼谷研究中心提高癌症治疗质量，并在16个国家的机构进行病例评估。医院承诺未来5年将使用与凯特林癌症中心(MSK)共同开发的Watson for Oncology技术。该系统将有助医生利用医疗证据、学术研究、MSK广泛的临床技术以及每名患者的记录给癌症人制定有效的治疗方案。

此外，纽约斯隆-凯特林医院、克利夫兰诊所也和沃森有着业务合作。

       企业方面，Johnson & Johnson通过提供IBM沃森阅读和理解详述临床试验结果的科研论文，利用获取结果制定和评估药物治疗方案及其它的治疗方式。借助这种知识，Watson Discovery Advisor可以帮助科学家鉴定对于药物样本是否有任何不良的基因档案。相之前比较研究，需要3个人进行平均花10个月来收集准备数据，才能够开始进行分析。Johnson & Johnson团队希望能够通过沃森直接从医学文献快速地综合有用信息，可以开始直接询问数据方面的问题。

医疗行业人工智能的发展

     其实早在沃森之前，有关医疗机构就在开发相关的“电脑医生”的项目。上世纪70年代，美国匹兹堡大学的研究人员开发了用于诊断普内科复杂病症的软件“快捷医疗参考”，这款医疗诊断专家系统收集了4300种临床表征，能够诊断超过600种疾病，经过系统程序运算，提高快速诊断的可能性。1972年，美国斯坦福大学开始研制MYCIN系统，74年基本完成并投入应用。MYCIN是许多抗生素药名的后缀，因此这是一个帮助医生诊断住院的血液感染患者、并选用抗菌素类药物治疗的专家系统，至今仍颇具代表性。80年代，美国麻省总医院开始开发和完善DxPlan项目。DxPlan所涵盖的知识领域包括内科各专科的多数疾病及临床表征，主要以IBM的个人电脑为程序开发工具。使用者可向电脑咨询下一步应作何种检验及测试，以最少的花费得到最多的信息。2010年秋，“伊莎贝尔保健系统”在美国佛罗里达州的奥兰多保健医院联网使用，为医生提供可靠的诊断和治疗建议，一些经验较少、临床实践不多的医生能从该系统获得更多帮助。不过，伊莎贝尔只能通过与多功能医院保健系统联网才能使用，使用速度较慢，价格也颇为昂贵。到2013年，电脑医生沃森登上医疗舞台，它既是癌症诊断专家，又是医疗服务利用情况管理的专业人士。从此，计算机辅助诊断翻开新的一页，正式迈入“沃森时代”。根据市场研究公司Insight Research的数据，未来6年内，美国卫生保健行业将会在信息产业投入690亿美元。有消息称，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用超级计算机。

电脑医生真的可靠吗？

        沃森作为电脑医生，有着与生俱来的优点—它的知识储藏远远超过人类且永远不会遗忘、诊断准确率高且可以一直出诊不用休息，虽然这看起来很振奋人心，但是不免出现各种质疑的声音。《纽约时报》作家、斯坦福医生亚伯拉罕-维盖瑟说：“沃森也许可能成为我们身边一个聪明的伙伴，但是我从病人以及亲戚朋友那里听到的不是缺乏技术，恰恰相反是技术泛滥。” 沃森项目组的马蒂-科恩认为，沃森只是一个辅助工具，如果医生不愿意改变，那么沃森也是无法改变医疗行业的。他说：“有些技术确实改变了医疗，它们提供了从前没有的治疗方法，但是IT不是这样，我觉得IT只是推动者。”克劳斯-彼得·阿德拉森是维也纳医科大学一名计算机科学家，同时也是《人工智能医学》杂志的总编。在他看来，类似沃森的电脑医生，究其本质而言，其实就是一个搜索引擎，可以回答用自然语言提出的各种问题。随着时间的推移，电脑虽然也会总结自己的错误，但它们从医学文献和案例研究中获得的知识很空很泛，对医务人员来说，这些知识在临床环境中不一定非常具有价值。行医远远不是处理数据这么简单，病人和家属的情绪抚慰，在实践中把握细微差别、学习掌握不确定性，无论哪一点，都离不开人类医生。最广博的医学数据和最顶尖的处理能力，都无法教会一台电脑如何像人类医生那样爱护病人。沃森不是万能的，虽然他现在已经名声在外，但是它毕竟只是一个医生助理的角色，电脑医生的设想还需要走很长的路。或许今后，人机协作才是发展的最终方向。