来源:HIT专家网 记者:谭啸
10月10日,在由HIT专家网主办的第四届南湖HIT论坛上,IBM智慧城市医疗解决方案经理杨秀合向与会嘉宾分享了IBM智能机器人“沃森”的最新进展及其在医学上的应用。
“沃森”到底有多聪明?
2011 年2 月,美国电视节目——“危险边缘智力竞猜”上演了一场人机智力对决,“沃森”电脑在比赛中战胜了两位全能冠军。“这说明,在某个领域,‘沃森’是可以代替人、甚至优于人的。”杨秀合如是说。
在“危险边缘智力竞猜”电视秀中,“沃森”战胜两位全能冠军的题目之一是这样的:
问题:你只是需要午睡!你不会患这种睡眠疾病的,患了这种疾病的人站着的时候都打磕睡(You just need a nap! You don’t have this sleep disorder that can make sufferers nod off while standing up)。
答案是:发作性嗜睡病 (narcolepsy)。
“这道题是沃森答对的。通过问题,沃森知道要回答的是一种疾病。通过‘站着打瞌睡’这一标志性的线索,沃森可以找到答案——发作性嗜睡病(Narcolepsy),又名猝睡症、渴睡症。”杨秀合介绍说,“对于正确答案,沃森有64%的确信度。”
据介绍,这场电视秀比赛涵盖的领域十分广泛,涉及科技、体育、卫生、文学、艺术、流行文化、历史、地理、生物等众多领域。“沃森”电脑存储了数百万份资料,多达2亿页。
“沃森”背后的人工智能技术涉及多种前沿技术:自然语言理解、知识表达、机器学习、自动推理和搜索等。关键是对于自然语言的理解,分析理解模棱两可的、隐晦的、高度语境相关的自然语言,做到“能听会说,能读会想”。“沃森”1秒钟能阅读100万本书,3秒钟阅读理解完2亿页资料。它具有100多种人工智能算法,而且,为优选出最终的100 多种算法,科学家们研发了上万个算法。“沃森”的体积相当于10台普通冰箱,计算速度是每秒80万亿次,它需要90台服务器、20 万亿字节存储空间。
“沃森”在医疗领域的应用
据杨秀合介绍,“沃森有两个库:答案库和证据库,它先对问题中的线索进行自然语言的理解,找到可能的候选答案,然后根据这些候选答案去找证据,再把候选答案做排序。”这与基于证据的临床决策、循证医学的决策有异曲同工之妙。所以,“沃森”在电视秀之后很快就应用到了医学领域。
杨秀合重点介绍了“沃森”在斯隆凯特琳癌症中心的应用情况,它也是IBM 医用人工智能系统的代表性用户之一。斯隆凯特琳癌症中心是历史最悠久、规模最大的私立癌症中心,在《美国新闻与世界报道》公布的2014-2015年癌症专科排名中,位居全美第一。“沃森”可以通过分析290种医学期刊、200本教材、1200万页的其他资料(如:实验室资料、医生综述等)、患者个人病历以及数千份历史病例,帮助医生制定个性化的治疗方案;帮助临床一线医生制定最佳治疗方案(乳腺癌、肺癌和结直肠癌);沃森对给出的每条治疗建议进行证据分析和评判。
在美国MD安德森癌症中心,每年产生10 多万患者的海量数据、数以万计的临床试验数据、持续涌现的著作,而且,80%的医疗信息是非结构化数据(尚未有效利用),期望人脑阅读、理解、记住如此海量的医学文献是不现实的,及时地消化吸收并一以贯之地为每位患者制定基于证据的保健决策更困难。这正是需要技术的地方。“沃森”的出现解决了他们的困扰,MD安德森癌症中心利用“沃森”技术建设“肿瘤专家助手”(OEA,Oncology Expert Advisor),用于辅助临床医生。他们选取了200位白血病患者进行测试,结果显示,OEA治疗建议的准确率超过80% 。“肿瘤专家助手”是变革癌症治疗方式的利器,打破了当前治疗模式的限制,并开始构建真实的以病人为中心(个性化治疗)的医疗系统。
另外,在美国贝勒医学院(Baylor College of Medicine),“沃森”帮助分析P53这个肿瘤相关基因,它要对现有的7万篇文章和每年新增的5000篇文章进行分析,进而发现P53这个基因与肿瘤、用药等方面的关系,帮助研究人员找到最佳抑制肿瘤的假设。“‘沃森’直接从完整的医学文献中系统地抽取知识,用其智能技术阅读文本、提取事实,将信息织成一张网络,描述所有对象或实体之间的关系。”这是贝勒医学院Lichtarge博士对“沃森”的评价。
在杨秀合介绍完“沃森”之后,围绕“智能医疗系统是否会替代医生”,一场精彩的南湖相对论,对此给出了鲜明的作答。
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