AI醫(yī)療的神話真的被輿論筑得有點太高了,！人們應(yīng)該把關(guān)注落到地上，AI工具越來越多地走進中國醫(yī)院,，醫(yī)生的真實使用感受如何,？AI真的能輔助決策？還能幫醫(yī)生“做科研”，“發(fā)論文” ,？ 答案,，恐怕比你想的要復(fù)雜，要精彩…

　　當DeepMind 宣布讓AlphaGo “退休”,，組建 DeepMind Health 大舉進軍智能醫(yī)療之后,，這家名震一時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，同時也反映了當前智能醫(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)團隊,，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

　　時間拉回到 7 年前,。

　　2011 年，IBM 的認知計算系統(tǒng) Watson 在美國最受歡迎的智力問答電視節(jié)目《危險邊緣》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,，形成了一個貫穿醫(yī)療健康領(lǐng)域多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)的創(chuàng)新認知和解決方案完整鏈條，除了一系列正在研發(fā)的認知科技解決方案之外,，已經(jīng)發(fā)布的包括：

　　Watson 健康及認知服務(wù)平臺

　　Watson 照護管理

　　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)院達成合作,，智能醫(yī)療要落地，還需要找對場景,，找準商業(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,、保險公司等無數(shù)當事人，以及十年乃至更久的時間,。

　　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，幾乎是不可能實現(xiàn)的,。不管你愿不愿意承認,，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,?；诓∪说呐R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),，還包括這個人的社會經(jīng)濟地位、家庭環(huán)境,、成長歷史,。

　　除了基因和醫(yī)療，社會經(jīng)濟地位、家庭環(huán)境和個人生活習慣都對一個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)考慮進去，而決策支持系統(tǒng)則是建立在廣泛的標準和各式各樣的任務(wù)上,。例如,，基于過去在類似患者上做過的工作開展深度個性化護理，或者指導(dǎo)醫(yī)護人員獲取最新信息,，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 萬多名患者體驗過 Watson 腫瘤系統(tǒng)的服務(wù),。

　　中國醫(yī)生使用 Watson 的真實感受：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，是不知疲倦,、不耍脾氣的忠實助手,，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，為新司機指路省心,，為老司機引路省力,。”

　　同濟大學(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

　　“當時，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 年已獲得兩項美國先進癌癥批準）還沒有上市，WfO 就已經(jīng)推薦使用這個藥物了,?！痹S青教授說。

　　去年開始,，這個病人進行了 Regorafenib 的臨床應(yīng)用,。“WfO 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慎,。”

　　“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)生進行演示，對遠程會診,、遠程醫(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的團隊做了多次基于 IBM WfO 的遠程會診,，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準的規(guī)范化治療,。

　　南京市第一醫(yī)院腫瘤科的陳錦飛教授團隊，利用 WfO 與哈佛大學(xué)的教授進行了多學(xué)科的遠程會診討論,，實現(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)科工作團隊,，針對某一疾病進行的臨床討論會，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,、病理科及護理團隊和基礎(chǔ)研究團隊,。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?？漆t(yī)師從自身角度出發(fā),，給出的診療意見往往不同，有時候很難達成一致,?！耙恍?MDT 的組長因為個人知識層面的局限性，可能會出現(xiàn)一些偏差,。老司機開車偶爾也會繞彎路,，”許青教授說：“這個時候如果有電子化、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,，引導(dǎo) MDT 朝著一個比較正確的方向發(fā)展,。”

　　當專家意見不能達成一致時,，醫(yī)生只需要在 Watson 腫瘤系統(tǒng)中輸入患者的各項病例信息,，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 模式上進行了創(chuàng)新,，讓患者及其家屬也參與到診療過程當中，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）的遠程會診?；颊卟怀黾议T,，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,。有時候同一個病例，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,，每個病例的復(fù)雜程度也不一樣，有時候臨床帶教老師非常辛苦,，WfO 就成了一個很好的教學(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)習過程中,，也了解了從診斷到治療方案的選擇是怎樣一個過程,。

　　“每個周四

　　“每個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,?！痹S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——紀念斯隆凱特琳腫瘤中心 (MSKCC) 接受了嚴格的訓(xùn)練,，學(xué)習了 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踐經(jīng)驗。

　　此外,，許青表示,，Watson 強大的文獻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,，省去了查閱文獻的時間,，對于不熟悉領(lǐng)域的知識，也方便在比較短的時間里了解和掌握,。

　　規(guī)范化管理工具

　　Watson 腫瘤提供的診療方案與 MSKCC 頂級專家團隊方案符合度超過 90%,，覆蓋 13 個癌種。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)臨床驗證的方案,，而且它還會不斷地快速學(xué)習和更新進步。

　　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,、影像的最新進展,。有時候,，醫(yī)生會因工作繁忙而及時無法細看?！癢fO 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)生第一時間更便捷地獲得它,。”許青教授說,。

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

　　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)表的一項研究證實,，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),，進一步提升靶向/免疫藥物在臨床治療的精準性。

　　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 進入中國以來,，中國的醫(yī)生做了很多的驗證和論證工作：WfO 在中國開展的驗證等各項研究 18 個，完成 9 個,，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 個研究,，完成了 3 個，去年有 1 篇在 ASCO 年會發(fā)表,，全文投稿有 1 篇,，還有幾個正在進行當中。

　　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?；颊弋斨刑岢龅闹委煼桨?，與北腫的 MDT 的決策團隊對比，結(jié)果發(fā)現(xiàn),，Watson與醫(yī)院方案的符合率高達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)院陳錦飛教授團隊,，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)生實際使用的方案進行一致性對比,。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，跟 Watson 推薦方案一致病人的存活率是 29.2 個月,，不一致的存活率是 25 個月,。不要小看這 4 個月的時間，事實上,，有時候一款新的腫瘤藥物也只能延長患者幾個月的生命,。

　　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 多個病例做了回顧性的對比研究，之前分子腫瘤學(xué)專家團隊要發(fā)現(xiàn)這些可治療的突變需要很長時間,，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責人 Norman Sharpless 教授專門為這個對比性研究寫了一篇文章,，證明了使用認知計算能夠更好更快地對基因數(shù)據(jù)進行精確的分析,。

　　廣東省人民醫(yī)院張緒超教授團隊使用 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 (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 個額外基因突變,。

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

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

　　當然，IBM Watson Health 還有很多需要提高的地方,。

　　近來關(guān)于 Watson 的負面新聞也甚囂塵上,。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,。實際上,，縱覽當前智能醫(yī)療業(yè)界，Watson Health 是當之無愧的前瞻者,。

　　如果非要說 Watson 沒有達到預(yù)期,，在很大程度上是因為人們把智能醫(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)

　　與所有的機器學(xué)習系統(tǒng)一樣,，Watson 認知計算也需要大量的數(shù)據(jù)。美國的臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)庫里,，積累了醫(yī)生在臨床實踐中留下的成千上萬個病人的標注數(shù)據(jù),。但是，這些標注是醫(yī)生為了輔助他們自己的工作進行的,，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)療圖像進行標注又是不現(xiàn)實的,，因為這需要耗費大量的人力和時間成本,。此外,，不同于其他類型的數(shù)據(jù)標注，醫(yī)療圖像標注需要豐富的臨床經(jīng)驗,，即使是資深醫(yī)生,，有時候也會在某個標注上產(chǎn)生意見分歧。

　　因此,，這件事情只有靠計算機設(shè)計深度學(xué)習算法來完成,。而要設(shè)計深度學(xué)習算法，關(guān)鍵就是帶有準確標記的醫(yī)療圖像大數(shù)據(jù),。于是，這就成了一個典型的進退兩難問題,。

　　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)，還有一個更加本質(zhì)的問題,。Watson 腫瘤解決方案內(nèi)部有一個非常先進的基于循證醫(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,，WfO 首先會接收到護士,、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，這個引擎能夠進行自動化的分析,，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,，并且每項建議都會列舉出具體的循證醫(yī)學(xué)證據(jù)。

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

　　但是,，這反過來也意味著，當沒有明確的證據(jù)時,，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。

　　這里要特別強調(diào)一下,，Watson 腫瘤解決方案是不做診斷的,。WfO 是一個輔助決策支持系統(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，就在于它能快速地學(xué)習和進步,。

　　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,，新增治療 6 項,，各項指標都在持續(xù)地升級和改進。到 2018 年,，WfO 已經(jīng)覆蓋了 13 個癌種,，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 腫瘤并不是一個靜態(tài)的系統(tǒng)，這個系統(tǒng)正在與全球范圍內(nèi)的醫(yī)生合作,，并根據(jù)當?shù)氐氖袌鲂枨笞龀鑫⒄{(diào)和改善,。同時，它也是不斷豐富自身的功能,，學(xué)習更多的內(nèi)容?！?/p>