大多數(shù)人第一次了解IBM的機(jī)器人沃森,，可能源于2011年美國熱門電視智力問答節(jié)目——《危險(xiǎn)邊緣》(Jeopardy!)。當(dāng)時(shí),，這個(gè)神秘的人工智能選手戰(zhàn)勝了這個(gè)節(jié)目史上最強(qiáng)的人類對手,。過去數(shù)年間,，隨著人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用成為熱點(diǎn),，醫(yī)療領(lǐng)域即將準(zhǔn)備迎來一場大變革。IBM,、微軟,、谷歌等大企業(yè)紛紛加大投入，并取得了顯著的進(jìn)步,。

　　本月,，沃森正式進(jìn)入中國的21家醫(yī)院，并在日本為癌癥病人做出診斷,。也許距離我們接受一名機(jī)器人醫(yī)生的“坐診”已經(jīng)為時(shí)不遠(yuǎn),。

　　正當(dāng)國內(nèi)醫(yī)療專家開始嘗試使用深度學(xué)習(xí)來挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù)時(shí)，IBM宣布其重金研發(fā)的智能認(rèn)知系統(tǒng)沃森(Watson)已登陸中國,。根據(jù)IBM宣布的計(jì)劃,，沃森將與國內(nèi)21所醫(yī)院進(jìn)行合作，幫助醫(yī)生為腫瘤患者制定更好的個(gè)性化治療方案,。

　　據(jù)IBM的消息,，現(xiàn)階段沃森可以對醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行打分與評級，并迅速整理醫(yī)患的醫(yī)療記錄,，提高醫(yī)生的診療效率,。沃森對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而幫助醫(yī)生為患者提供高質(zhì)量,、個(gè)體化的循證癌癥治療方案,。它還可以為醫(yī)生與患者帶來世界頂級的癌癥治療專業(yè)知識(shí)。

　　本月初,，沃森幫助一位在日本東京大學(xué)醫(yī)學(xué)院治療的60歲女性患者診斷出了罕見的白血病類型。據(jù)東大醫(yī)學(xué)院研究人員對媒體的說法,，沃森通過比對2000萬份癌癥研究論文,，在短短10分鐘內(nèi)得出了診斷結(jié)果。

　　作為認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)的沃森于2007年問世,，它取名自IBM的首任執(zhí)行官托馬斯·沃森(Thomas Watson),。過去九年間，沃森不僅是智力問答的佼佼者,，還推動(dòng)著醫(yī)療健康,、金融服務(wù)、零售和教育等行業(yè)的發(fā)展以及未來轉(zhuǎn)型,。它可從各種結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源中學(xué)習(xí)和積累知識(shí),，還可以在大數(shù)據(jù)中篩選信息，并對其進(jìn)行評分,。

　　在醫(yī)療健康領(lǐng)域,，它可以在幾分鐘內(nèi)搜索大量的信息,，給病患提供精準(zhǔn)的診療方案。自2014年起,，IBM公司已將醫(yī)療健康作為沃森的主打牌,。目前，沃森已經(jīng)與包括安德森癌癥中心(MD Anderson Cancer Center),、紐約紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心(Memorial Sloan-Kettering Cancer Center)等在內(nèi)的頂尖癌癥中心建立合作關(guān)系,。通過大數(shù)據(jù)整合，沃森正逐步成長為日臻完美的醫(yī)學(xué)診斷專家,。以它為代表的人工智能,，將推動(dòng)醫(yī)療健康領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型，給人類帶來巨大的社會(huì),、經(jīng)濟(jì)以及政治效應(yīng),。

　　沃森轉(zhuǎn)戰(zhàn)醫(yī)療健康：既上醫(yī)學(xué)課程，又閱讀文獻(xiàn)

　　眾所周知,，IBM公司以前研發(fā)的超級國際象棋電腦——深藍(lán),，具有極強(qiáng)的計(jì)算能力，它有32個(gè)“大腦”,，每秒鐘可以計(jì)算2億步,，存儲(chǔ)了一百多年來超過兩百萬局優(yōu)秀棋手的棋局。然而,，深藍(lán)無法處理自然語言,，也無法識(shí)別非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源。和深藍(lán)相比,，沃森代表了認(rèn)知計(jì)算時(shí)代一個(gè)嶄新的計(jì)算模型,，它可以閱讀并理解自然語言，提出假設(shè),，并可尋求證據(jù)支持或反對假設(shè),，還可以不斷地學(xué)習(xí)和進(jìn)化。如果說深藍(lán)留在了電腦的舒適區(qū)域,，那么沃森則走進(jìn)了一個(gè)看似讓機(jī)器尷尬的領(lǐng)域,，因?yàn)樗鼑L試像人一樣工作，甚至在某些方面比人做得更好,。

　　2011年,，正值IBM創(chuàng)立100周年之際，沃森參加了哥倫比亞廣播公司的《危險(xiǎn)邊緣》(Jeopady!)節(jié)目,，這檔智力問答節(jié)目的問題包羅萬象,，節(jié)目的規(guī)則是答對問題得分，答錯(cuò)倒扣分,。為了參加比賽,，沃森不僅需要聽懂人的自然語言,，還需要分析語言背后的語義，在內(nèi)置數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行搜索,，找到可能的多種答案,，再對可能的答案一一進(jìn)行評分。評分過后,，沃森需要選擇3個(gè)有可能的答案,，當(dāng)其中一個(gè)答案評估的可能性超過50%的時(shí)候，沃森便會(huì)按下?lián)尨疰I進(jìn)行搶答,，最終在人機(jī)對抗的比賽中,，聰明的沃森打敗了該節(jié)目最高獎(jiǎng)金得主布拉德·魯特爾(Brad Rutter)和連勝紀(jì)錄保持者肯·詹寧斯(Ken Jennings)，取得了冠軍,。

　　嶄露頭角之后,，這位全美“最聰明的人”開始轉(zhuǎn)戰(zhàn)醫(yī)療健康領(lǐng)域，它花了兩年的時(shí)間“修讀”醫(yī)學(xué)院課程,，像人類那樣做必要的知識(shí)儲(chǔ)備,。然而在起步階段，沃森也歷經(jīng)了不少枯燥以及低技術(shù)含量的工作過程,。安德森癌癥中心以及IBM的研發(fā)團(tuán)隊(duì)花了好幾個(gè)月,，向沃森輸入大量的病患信息，此類信息包括他們的姓名,、年齡,、性別、藥物史,、醫(yī)學(xué)檢測報(bào)告以及病患的就醫(yī)筆記等,。一開始，沃森在語言識(shí)別上遇到了對人類來說很基本,，對機(jī)器來說卻很難的問題,，譬如，當(dāng)需要解讀醫(yī)生輸入的“冷”(cold)的信息時(shí),，沃森無法識(shí)別“冷”在語境中，指代的到底是溫度低還是一種流感病毒,。又或者,，它無法解讀“T2”指代的是磁共振成像，還是癌癥發(fā)展的一個(gè)階段,。所以,，每一項(xiàng)信息的輸入，都需要相關(guān)人員向沃森進(jìn)行核實(shí),，需要他們手動(dòng)輸入被認(rèn)為是“正確”的診斷,。

　　此外,，為了擴(kuò)充沃森的知識(shí)量，幫助其更好地為病患進(jìn)行診斷,，科學(xué)家們讓沃森“閱讀”了大量的相關(guān)領(lǐng)域的頂尖文獻(xiàn),，并幫助沃森學(xué)會(huì)如何在海量的信息中篩選出有用的信息，進(jìn)行總結(jié),，提出可能性的報(bào)告,。

　　不同于人類做決策時(shí)容易受到外在環(huán)境和情緒的影響，沃森“冷靜”,、“理智”地在海量的數(shù)據(jù)源中,，為醫(yī)生快速尋找適合病人的診療方式，給出最佳的推薦,。截至2015年,，IBM已經(jīng)和北美14個(gè)癌癥中心建立合作伙伴關(guān)系，成為診斷癌癥的一個(gè)新型輔助途徑,。

　　沃森背后的技術(shù)革新

　　IBM 的深度開放域問答系統(tǒng)工程(Deep QA)是沃森背后的技術(shù)支持,。深度開放域問答系統(tǒng)工程的發(fā)展，解決了臨床決策支持系統(tǒng)多年以來突破不了的瓶頸,。

　　近40年來,，臨床決策支持系統(tǒng)致力于改善臨床醫(yī)生知識(shí)的局限性，減少人為疏忽,，從而幫助病人找到最優(yōu)的診療決策,。它一般包括診斷輔助工具(Diagnostic Support Tools)和治療輔助工具(Treatment Support Tools)。第一代的臨床決策支持系統(tǒng)(Clinical Decision Support System)主要致力于診斷輔助,，然而解決方案的信息量太多,，往往需要醫(yī)生花費(fèi)很多的時(shí)間閱讀，所以在臨床上并不具備實(shí)用性,。第二代臨床決策支持系統(tǒng)致力于提高使用效率,，它可以通過概括醫(yī)生的筆記和醫(yī)療研究文獻(xiàn)來為醫(yī)生提供診斷建議，然而它仍無法在信息量很小的時(shí)候給出好的診斷,，提取速度也非常慢,。

　　這兩代臨床決策支持系統(tǒng)存在的問題，在沃森剛剛步入“職場”之際,，哪怕是強(qiáng)大如谷歌的搜索引擎,，也很難解決。這是因?yàn)?，?dāng)時(shí)的谷歌不能從非結(jié)構(gòu)化的信息中抓取問題,。醫(yī)生需要把查詢的問題總結(jié)成關(guān)鍵字組合，輸入谷歌來尋求答案。其次,，當(dāng)谷歌按照結(jié)果的相關(guān)度查找到大量文獻(xiàn)的時(shí)候,，醫(yī)生需要對此進(jìn)行一一閱讀，并且將重點(diǎn)加以概括從而得出結(jié)論,，所以當(dāng)時(shí)谷歌遭遇了與前兩代臨床決策支持系統(tǒng)一樣的問題,。

　　事實(shí)上，IBM的深度開放域問答系統(tǒng)工程是在類似谷歌的搜索引擎之上,，加上自然語言閱讀能力和語義解析能力,。谷歌依賴人類，IBM 的深度開放域問答系統(tǒng)工程使得沃森可以靠自己解決問題,。它可以支持沃森閱讀電子病歷,、化驗(yàn)結(jié)果、醫(yī)學(xué)影像,、視頻以及病患傳感器(如可穿戴醫(yī)療設(shè)備),，從而生成假設(shè)，收集大量證據(jù),，最后進(jìn)行分析和評估,。

　　沃森解決問題的流程圖：

　　1.沃森總結(jié)自然語言，生成一個(gè)搜索問題,；

　　2.沃森嵌入式搜索引擎搜索一個(gè)大型文檔的知識(shí)庫找到相關(guān)文件,；

　　3.沃森將搜索結(jié)果總結(jié)成自然語言，并且生成可能的解答(假設(shè))：

　　a)對于每個(gè)假設(shè),，沃森構(gòu)建并啟動(dòng)其他搜索以收集證據(jù)支持這一假設(shè),；

　　b)沃森的嵌入式搜索引擎為每一個(gè)假設(shè)搜索論據(jù)；

　　c)沃森總結(jié)搜索結(jié)果,，并對每一個(gè)結(jié)果進(jìn)行評分,；d)給予每一個(gè)假設(shè)的支持論據(jù)，沃森給出一個(gè)評分,。

　　4.所有的假設(shè)被轉(zhuǎn)化成一張答案列表,，返還給用戶。

　　在以上提及的4個(gè)步驟中,，沃森對自然語言的處理體現(xiàn)在步驟1,，3和3c，沃森的搜索能力體現(xiàn)在2,，3a和3b,，它的評分能力體現(xiàn)在3d和4。

　　作者：袁鈞濤(Michael J. Yuan),， 系Ringful Health 首席科學(xué)家。

　　上圖總結(jié)了沃森解決問題的流程。無論是對自然語言進(jìn)行總結(jié),，還是對收集到的證據(jù)進(jìn)行評分,，沃森都需要對非結(jié)構(gòu)化的語言文本進(jìn)行處理。它的內(nèi)置的基于非結(jié)構(gòu)化信息的管理架構(gòu)(Apache UIMA)負(fù)責(zé)執(zhí)行和解決用戶提出的任務(wù),。對于接受到的每一個(gè)任務(wù),，沃森都會(huì)開啟多個(gè)搜索引擎，并且使用多樣的搜索技術(shù),，從內(nèi)置知識(shí)庫中找出假設(shè)和佐證,。沃森使用的搜索技術(shù)包括詞頻排名結(jié)果(Apache Lucene)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)排名結(jié)果(Indri),，以及術(shù)語和文檔之間的搜索關(guān)系(SPARQL),。

　　據(jù)Ringful Health 首席科學(xué)家袁鈞濤博士介紹，近年來,，沃森在已有的深度開放域問答系統(tǒng)工程之上,，又加入了很多“傳統(tǒng)”的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)。應(yīng)用在癌癥診療領(lǐng)域,，它不單單可以對醫(yī)生輸入的問題提出多種診療建議,，還可以向醫(yī)生解釋各類診療決策的異同，以便醫(yī)生作出最后的判斷,。

　　除了沃森,，人工智能近年內(nèi)正在極大地推進(jìn)醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展及變革，各大科技巨頭正陸續(xù)向醫(yī)療健康領(lǐng)域進(jìn)軍,。如微軟近日發(fā)現(xiàn),，分析搜索引擎可用來推測用戶是否有患胰腺癌的前兆；微軟還嘗試讓人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)用于分析患者的醫(yī)學(xué)掃描圖像,，例如用于掃描并計(jì)算出腦腫瘤的大小,，分析腫瘤組織成分，然后給出最佳治療方案,；谷歌發(fā)布了世界上準(zhǔn)確度最高的自然語言解析器SyntaxNet,；谷歌DeepMind正計(jì)劃將人工智能算法更多地應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域，包括在未來五年將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)用于處理英國國家醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)(NHS)的數(shù)據(jù)等,。

　　人工智能給醫(yī)療健康帶來深刻影響

　　沃森在醫(yī)療領(lǐng)域的迅猛發(fā)展,，帶來了多重的思考。一方面,，它正在以驚人的速度成為完美的醫(yī)學(xué)診斷專家,，似乎具有在未來替代實(shí)體醫(yī)生的可能性；另一方面,，對于它是否有可能取代實(shí)體醫(yī)生,，直接給病患帶去一對一的精準(zhǔn)治療的質(zhì)疑聲也不斷傳出。作為醫(yī)生，如何看待和接受沃森,，作為病患,，又是否可以接受一個(gè)機(jī)器人的坐診？

　　部分觀點(diǎn)認(rèn)為,，沃森的出現(xiàn),，將很有可能顛覆醫(yī)患關(guān)系的主體。因?yàn)闄C(jī)器人具有比人腦更多的數(shù)據(jù)容量,，以及更為理性的判斷,，它將可能給病患帶來更精準(zhǔn)的治療。比外,，醫(yī)療機(jī)器人的普及,，將有可能弱化不同地區(qū)醫(yī)療水平的不均給病患帶來的差異，醫(yī)療欠發(fā)達(dá)地區(qū)的病患將得到更多的診療機(jī)會(huì),。

　　然而,，與之相反的觀點(diǎn)卻認(rèn)為，將沃森定位為醫(yī)生的診斷輔助工具更為合適,，因?yàn)殡m然它在某些方面顯示出優(yōu)于醫(yī)生的能力,，但尚不足以完全取代醫(yī)生。維克森林大學(xué)醫(yī)學(xué)院的助理教授胡塞恩醫(yī)生(Iltifat Husain)表示,，雖然沃森很大程度上幫助病人提升他們的醫(yī)療質(zhì)量,，但機(jī)器缺少人的本能和同理心。它無法察言觀色,，無法在人的言談舉止中捕捉對診斷可能起關(guān)鍵作用的隱藏信息,。而這些隱藏信息，恰恰可能是確診的關(guān)鍵,。

　　目前,，沃森已經(jīng)將診斷領(lǐng)域拓展到對糖尿病、肺癌的輔助診斷,。無論沃森是否會(huì)取代實(shí)體醫(yī)生,，在可預(yù)見的未來，可以肯定的是,，以它為代表的認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng),，結(jié)合大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，將帶動(dòng)醫(yī)療健康領(lǐng)域醫(yī)療模式的發(fā)展與轉(zhuǎn)型,，為患者及醫(yī)生帶去更多疾病診療的福音,。