2011年，一臺超級計算機在智力競賽節目《Jeopardy!》中贏得了100萬美元。2016年，同一臺超級計算機正在應對一項挑戰，其量化單位不是數百萬美元，而是數百萬癌症患者。
目標是利用沃森的自然語言處理能力，挖掘醫學文獻和患者記錄，以提供治療建議。本月，沃森計算機系統正在大幅擴充套件其影響力——從泰國的一家醫院擴充套件到印度的六家醫院，並計劃在中國再增加21家。
沃森腫瘤解決方案是沃森的這種應用，它是一個人工智慧系統，可以訪問數百萬頁的醫學教科書和期刊文章。紀念斯隆-凱特琳癌症中心的腫瘤學家透過向系統提供患者描述，然後告訴沃森正確的治療方法，從而訓練該系統提供適當的治療建議。
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“這和我們訓練年輕醫生一樣，透過展示我們的專家將如何治療特定人群的某種癌症，”紀念斯隆-凱特琳肺癌專家馬克·克里斯醫生說，他正在領導醫院與IBM的合作。
沃森會檢視患者的記錄，如醫生筆記和實驗室檢查結果，並就採取何種治療方案給出意見。這些意見有易於獲取的證據支援——醫生可以點選推薦的治療方案，檢視哪些醫學研究支援該方案。
初步研究表明，沃森在推薦治療方案方面相當出色。在檢查不同的患者時，沃森在一項研究中，90%以上的時間與紀念斯隆-凱特琳的醫生意見一致，在另一項研究中，50%的時間意見一致。這些研究在2015年的一次腫瘤學會議上釋出，摘要已發表，但研究本身尚未發表。作者包括IBM附屬的科學家。
臨床計算
泰國康民國際醫院的醫生已經使用該系統大約一年了，印度的六家醫院的腫瘤學家在幾周前開始使用沃森。
這些腫瘤學家之一是阿米特·勞坦醫生，他在印度南部城市班加羅爾的馬尼帕爾醫院執業。沃森已完全整合到醫院的計算機系統中，因此徵求沃森的意見只需幾秒鐘和幾次點選。
在接受STAT採訪時，他說他已將沃森用於大約二十幾位患者。他說，大多數時候，沃森都證實了他已經做出的決定是正確的，例如一位需要積極化療的乳腺癌患者。
其他時候，沃森會提出不同意見，醫生們會改變主意。勞坦的一位患者患有2期結腸癌，勞坦認為需要化療。沃森建議跳過放療，觀察患者——它的意見最終佔了上風。
勞坦強調，沃森本身並沒有做出決定。在結腸癌患者的案例中，沃森向勞坦提供了關於為什麼化療可能沒有那麼有益的證據，他能夠與患者分享這些證據。
然而，關於勞坦患者情況的資訊——例如化療是否幫助了乳腺癌患者——目前尚未用於幫助沃森在未來改進，克里斯說。
“那是最終目標——它將從經驗中學習，”克里斯說。但這個目標還需要數年時間才能實現，實現這一目標的障礙之一是確保沃森能夠訪問和理解它需要的關於患者的所有資訊——完整的醫療記錄。
IBM上週宣佈，它正在將該計劃擴充套件到中國，儘管確切的推廣日期尚在未來幾年。IBM沃森健康首席健康官Kyu Rhee醫生說，沃森的部分效用在於“普及癌症護理”，覆蓋那些不易獲得資訊的地區。癌症是中國的主要死因，2015年估計導致280萬人死亡。
陳群偉醫生是中國東部的一位腫瘤學家，他的醫院正在採用該系統，他說他預計沃森腫瘤解決方案將非常有用，特別是對於小型醫院的醫生來說，這些醫院的腫瘤學家較少有機會參加會議，在會議上他們可能會了解到新的治療指南和程式。
IBM拒絕透露在中國使用沃森的費用由誰支付以及支付給誰。
資料的重要性
由於沃森腫瘤解決方案是一個機器學習系統，其輸出結果的質量僅取決於其輸入質量。如果它無法讀取醫生的筆跡，它就不知道醫生試圖做什麼。因此，關鍵的下一步是確保輸入沃森的資料 действительно 良好，這可能是一個挑戰。
醫療軟體公司Flatiron Health總裁扎克·溫伯格說，“電子健康記錄中收集和儲存的絕大多數患者資料都是完全非結構化的。”他的公司正在做的事情之一是以更有用的方式組織這些資料。
溫伯格說，IBM正在解決“問題中一個有趣的部分”——幫助醫生做出治療決策——但機器學習演算法永遠不可能好到足以瞭解醫生所知道的一切。（溫伯格的公司已與IBM聯絡，但沒有正式合作。）
“機器學習是解決問題的一部分，但不能解決所有問題，”溫伯格說。“有時它可能被呈現為解決我們所有問題的萬能方案。這不完全正確。”
IBM的Rhee也同意醫生不會被取代。他說，沃森充當“值得信賴的顧問”。
目前還沒有關於沃森的建議如何影響患者健康的研究發表，印度的腫瘤學家說，現在判斷它甚至如何影響他們的決策過程還為時過早。
但這並沒有阻止醫院推廣沃森。馬尼帕爾醫院甚至更進一步，允許患者遠端尋求沃森諮詢。患者可以上傳他們的醫療記錄，支付9500盧比（約合140美元），然後收到一份PDF報告，其中包含沃森對他們病情的分析，並由馬尼帕爾醫生驗證，以及與馬尼帕爾醫生的電子諮詢。IBM發言人表示，該報告並非直接來自沃森。
勞坦說，對於來醫院就診的患者，沃森的意見是免費的。