Watson初次确诊罕见白血病，10分钟诊断难点安在？

　　10分钟能做什么？充其量只能用来看几条新闻的时间，对于Watson而言却能诊断一名病人。

　　Watson的认知计算才能已经为我们所熟悉，而它也在医学范畴一直发力。日前，东京大学医学研究院应用Watson判断一位女性患有罕见的白血病，而这只用了10分钟的时间。

　　患者为一名60岁的女性，最初依据诊断结果，显示她患了急髓白血病。但在经历种种疗法后，效果并不明显。 依据东大医学院研究人员Arinobu Tojo的说法，他们应用Watson体系来对此病人进行诊断。体系通过比对2000万份癌症研究论文，在10分钟得出了诊断结果：患者得了一种罕见白血病。

　　该研究重要由美国的IBM研究所，纽约基因组中央及东大医学研究所联合实现。

　　10分钟诊断是如何实现的？

　　东京体系与软件开发研究所Watson Health Cloud的软件工程师林雪婷向雷锋网(搜寻“雷锋网”公众号关注)表示，现在医疗方面的名目难点实在比较统一。

　　首先，你要有能够对照的数据，在这个名目里是和纽约基因中央进行协作。

　　其次数据应用时，第三方只能依据HIPPA协议应用个人数据的统计信息；

　　再者，可能就是怎么把数据导出来作为这个研究的样本了，这个也很麻烦，因为基因数据很大。

　　而做人工智能诊断智能图谱的康夫子CEO，前百度自然言语处理部资深研发工程师、文本常识挖掘方向负责人张超也列举了这一研究的重要难点。“数据抽取是个非常有门槛的技巧”，重要体现在四个方面：

　　1. 相比较构造化或者半构造化抽取，无构造化抽取面临更多的挑战，比如：抽取模板进修更为复杂，抽取进程的语义转移，另外另有不少歧义、边界问题须要处理；

　　2. 无构造化抽取的面对的数据源更为繁杂，如：网页、论文、书籍、问答数据等等，不同数据源带来的数据清洗工作也不尽相同；

　　3. 在医学应用场景下，要求抽取工作的准确率、召回率都须要很高，这也是抽取任务的一大挑战；

　　4. 无构造化文本抽取的进程也伴随着大量的计算，对计算性能也有较高的要求。

　　而新闻中提到的“10分钟”，在林雪婷看来，“应当是不包括把数据导出来的时间的”。

　　张超也对这一点表示肯定。“这个10分钟，应当是用在匹配搜寻上的。”

　　也就是说，这一进程首先要对构造化的常识进行构建，肯定是在离线状态下实现的。在这个案例中，将基因中央的相关数据导在一个数据池中，并进行内容管理，而Watson在10分钟内所做的，就是在已经做了筛选的数据中进行对比，找寻相似项。

　　“所以文中说的2000万论文，应当是离线抽取后应用的；另有一种可能是，应用这2000万篇论文去调参原来的模型。”

　　Watson的医疗蓝图

　　2011年2月，Watson在智力节目《危险边缘》打败了人类对手，用自然言语实现深度问答，展示了其强大的进修才能。而Watson在医疗机构的协作，同样也帮助医学研究人员在认知计算应用上一直推进。

　　Watson Health成立于2015年4月，吹响了Watson进军医疗行业的号角。

　　去年7月，Watson和美国第二大连锁药店CVS进行协作，对用户行为和指标分析，并预测其健康状况。在第一阶段的协作中，CVS重要向Watson开放用户的行为信息、临床数据、购药数据及保险信息等。

　　8月份，IBM还收购了医学影像公司Merge，结合Watson的认知进修才能，能够将医学影像、诊断和用药方案三者贯通起来，而对医学影像的深度解读，就成为了Watson的核心力量。除外，IBM还与苹果、美敦力等公司树立了协作关系。

　　Watson在医学研究上的应用实在不只局限于诊断范畴，在读病例、读论文、寻找医治疾病的配药方面，都已经有了结果。此前IBM和美国癌症基因会(AACR)树立过协作，据推测这一举措可能是为了获得患者的统计数据，但Watson在医治上的胜利应当是首例。

　　张超对IBM Watson的信心相对比较充足，他认为只要有充足的数据，就能够在肿瘤范畴大规模应用。

　　“在记忆维度，机器要比人厉害；只要灌输给机器充足多的常识，机器能够代替人们来搜寻种种可能，最后辅助医生。”

　　而依据林雪婷向雷锋网的表述，Watson Health Cloud将把这个案例作为胜利应用放在医疗云上，这也就意味着可能成为大范围的应用。

　　“但我估计真正落实到云端能够用的，也就是说医院能够直接应用于诊断范畴的方法要两三年，在这之前都是研究结果而已。”

　　而林雪婷也指出，现在所有的名目，所引用的数据都源于美国，日本暂时还没有相关的第三方应用医疗数据的法规，“据说(日本)明年会重新提案立法。”虽然现在我们已经看到了IBM在医疗范畴上的胜利，但要真正走进我们的日常诊断中，不仅须要技巧的一直优化，在法律上同样也须要迎头赶上啊。

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转载自:https://tech.sina.com.cn/d/i/2016-08-08/doc-ifxutfpc4794569.shtml

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