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(guó)熱門(mén)電視智力問(wèn)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(lèi)對(duì)手。過(guò)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(lái)一場(chǎng)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(guó)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(guó)內(nèi)醫(yī)療專(zhuān)家開(kāi)始嘗試使用深度學(xué)習(xí)來(lái)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(guó)。根據(jù)IBM宣布的計(jì)劃，沃森將與國(guó)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(duì)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行打分與評(píng)級(jí)，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(duì)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(lái)世界頂級(jí)的癌癥治療專(zhuān)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(jiàn)的白血病類(lèi)型。據(jù)東大醫(yī)學(xué)院研究人員對(duì)媒體的說(shuō)法，沃森通過(guò)比對(duì)2000萬(wàn)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(wèn)世，它取名自IBM的首任執(zhí)行官托馬斯·沃森(Thomas Watson)。過(guò)去九年間，沃森不僅是智力問(wèn)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(lái)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(duì)其進(jìn)行評(píng)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(guò)大數(shù)據(jù)整合，沃森正逐步成長(zhǎng)為日臻完美的醫(yī)學(xué)診斷專(zhuān)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(lèi)帶來(lái)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(jí)國(guó)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(lái)超過(guò)兩百萬(wàn)局優(yōu)秀棋手的棋局。然而，深藍(lán)無(wú)法處理自然語(yǔ)言，也無(wú)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(yǔ)言，提出假設(shè)，并可尋求證據(jù)支持或反對(duì)假設(shè)，還可以不斷地學(xué)習(xí)和進(jìn)化。如果說(shuō)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(wèn)答節(jié)目的問(wèn)題包羅萬(wàn)象，節(jié)目的規(guī)則是答對(duì)問(wèn)題得分，答錯(cuò)倒扣分。為了參加比賽，沃森不僅需要聽(tīng)懂人的自然語(yǔ)言，還需要分析語(yǔ)言背后的語(yǔ)義，在內(nèi)置數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行搜索，找到可能的多種答案，再對(duì)可能的答案一一進(jìn)行評(píng)分。評(píng)分過(guò)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(píng)估的可能性超過(guò)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(duì)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(kāi)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(lèi)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(guò)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(lèi)信息包括他們的姓名、年齡、性別、藥物史、醫(yī)學(xué)檢測(cè)報(bào)告以及病患的就醫(yī)筆記等。一開(kāi)始，沃森在語(yǔ)言識(shí)別上遇到了對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)很基本，對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)卻很難的問(wèn)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(wú)法識(shí)別“冷”在語(yǔ)境中，指代的到底是溫度低還是一種流感病毒。又或者，它無(wú)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(lèi)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(kāi)放域問(wèn)答系統(tǒng)工程(Deep QA)是沃森背后的技術(shù)支持。深度開(kāi)放域問(wèn)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(lái)突破不了的瓶頸。

　　近40年來(lái)，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(guò)概括醫(yī)生的筆記和醫(yī)療研究文獻(xiàn)來(lái)為醫(yī)生提供診斷建議，然而它仍無(wú)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(wèn)題，在沃森剛剛步入“職場(chǎng)”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)椋?dāng)時(shí)的谷歌不能從非結(jié)構(gòu)化的信息中抓取問(wèn)題。醫(yī)生需要把查詢的問(wèn)題總結(jié)成關(guān)鍵字組合，輸入谷歌來(lái)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(duì)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(wèn)題。

　　事實(shí)上，IBM的深度開(kāi)放域問(wèn)答系統(tǒng)工程是在類(lèi)似谷歌的搜索引擎之上，加上自然語(yǔ)言閱讀能力和語(yǔ)義解析能力。谷歌依賴(lài)人類(lèi)，IBM 的深度開(kāi)放域問(wèn)答系統(tǒng)工程使得沃森可以靠自己解決問(wèn)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(píng)估。

　　沃森解決問(wèn)題的流程圖：

　　1.沃森總結(jié)自然語(yǔ)言，生成一個(gè)搜索問(wèn)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(kù)找到相關(guān)文件；

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

　　a)對(duì)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(duì)每一個(gè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)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(píng)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(duì)自然語(yǔ)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(píng)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(wèn)題的流程。無(wú)論是對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行總結(jié)，還是對(duì)收集到的證據(jù)進(jìn)行評(píng)分，沃森都需要對(duì)非結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)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(duì)于接受到的每一個(gè)任務(wù)，沃森都會(huì)開(kāi)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(kù)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(yǔ)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(lái)，沃森在已有的深度開(kāi)放域問(wèn)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(duì)醫(yī)生輸入的問(wèn)題提出多種診療建議，還可以向醫(yī)生解釋各類(lèi)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(lái)推測(cè)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(yǔ)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(lái)五年將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)用于處理英國(guó)國(guó)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(lái)深刻影響

　　沃森在醫(yī)療領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，帶來(lái)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(zhuān)家，似乎具有在未來(lái)替代實(shí)體醫(yī)生的可能性；另一方面，對(duì)于它是否有可能取代實(shí)體醫(yī)生，直接給病患帶去一對(duì)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(lái)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(lái)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(wú)法察言觀色，無(wú)法在人的言談舉止中捕捉對(duì)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(duì)糖尿病、肺癌的輔助診斷。無(wú)論沃森是否會(huì)取代實(shí)體醫(yī)生，在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，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。