2019/04/22 08/23/53　　【丹佛斯变频器 www.dfsbp.com】

　　ＭＤ　安德森癌症中心与ＩＢＭ　ＷＡＴＳＯＮ合作，为肿瘤学家创建了一个咨询工具（ＷＡＴＳＯＮ　ＦＯＲ　ＯＮＣＯＬＯＧＹ），该工具使用自然语言处理系统（ＮＬＰ）总结患者的电子健康记录，并通过搜索其背后强大的数据库为医生提供治疗建议。

　　他一直期待着在医学期刊上可以看到有关ＷＡＴＳＯＮ产品的文章，能够证明ＡＩ可以改善患者的治疗效果或节省医疗系统开支。

　　一些研究将ＷＡＴＳＯＮ　ＦＯＲ　ＯＮＣＯＬＯＧＹ癌症治疗建议与医院肿瘤学家的建议进行了比较。

　　到目前为止，监管机构只批准了少数基于ＡＩ的工具用于真实医院和医生办公室：这些开创性产品主要聚集在图像诊断领域——通过计算机视觉技术分析图如Ｘ射线和视网膜扫描图像进行诊断。公司同时做出承诺，ＷＡＴＳＯＮ的第一批医疗保健产品将在１８至２４个月内上市。简历请直接发送至

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　　点「在看」的人都变好看了哦。下图为ＷＡＴＳＯＮ的建议与专家的治疗计划相匹配的百分比。坐标首都·清华东门，在大数据文摘主页对话页回复“招聘”了解详情。

　　ＩＢＭ的‘首败’至少可以向技术专家和医生们证明：试图创造出一位ＡＩ医生，这是一件极其困难的工作。

　　而仅仅成立三年后，这一昔日的明星部门就被传出裁员５０％至７０％，一场“ＡＩ＋医疗的泡沫破灭”，引起了整个行业的一片哗然。ＷＡＴＳＯＮ在韩国ＧＡＣＨＯＮ大学ＧＩＬ医疗中心表现更差，该医院为６５６名结肠癌患者提供的最佳建议，只有４９％与专家相匹配。

　　但是，象牙塔内的承诺变频器维修 无法做到跨越技术与业务之间的鸿沟。

　　彼时，ＩＢＭ已花费数十亿美元用于收购ＡＩ企业，以加强其内部开发实力，但内部人士表示，被收购公司尚未做出太多贡献。”

　　为了让人工智能充分发挥其潜力并改变医学，医疗保健的标准必须改变。

　　下表为ＩＢＭ在医疗方向项目与目前的进展：

　　商业化期望越高，失望越大

　　ＣＨＡＳＥ　作为一名ＩＢＭ的研究人员，　曾开发出一种诊断工具，但ＩＢＭ并不打算使其商业化，只能陈列在实验室内供游客参观。最终，对ＩＢＭ在医疗上的缓慢发展而感到失望的ＣＨＡＳＥ　选择与ＩＢＭ分道扬镳。

　　或许我们可以从今年的图灵奖得主，人工智能研究专家ＹＯＳＨＵＡ　ＢＥＮＧＩＯ的评论中得到启发。

　　在印度，ＭＡＮＩＰＡＬ综合癌症中心的医生对６３８例乳腺癌病例中，ＷＡＴＳＯＮ与专家治疗建议的一致率为７３％。而ＩＢＭ却没有分析医学图像的产品落地。

　　据传闻，ＩＢＭ在美国很难找到ＷＡＴＳＯＮ肿瘤产品的买家。

　　创造一名“ＡＩ医生”极其困难

　　ＩＢＭ在２０１１年开始大胆尝试改革医疗保健，给ＷＡＴＳＯＮ指出一条ＡＩ医生的道路。如果ＷＡＴＳＯＮ能够将这种即时专业知识带到世界各地的医院和诊所，人工智能似乎可以减少诊断错误，优化治疗，甚至减轻医生数量的短缺。

　　其强大的技术无法与当今混乱的保健医疗系统相兼容；机器学习的模式与医生的工作方式根本无法匹配，癌症治疗的初衷举步维艰。医疗这块大蛋糕似乎是人工智能时代，ＩＢＭ亟待转型的一步大棋。

　　２０１５年４月，ＩＢＭ成立了独立的ＷＡＴＳＯＮ　ＨＥＡＬＴＨ部门；到２０１６年，ＷＡＴＳＯＮ大约花费了４０亿变频器维修 美元收购了４家医疗数据公司，包括ＥＸＰＬＯＲＹＳ、ＰＨＹＴＥＬ　和ＭＥＲＧＥ　ＨＥＡＬＴＨＣＡＲＥ。一些肿瘤学家说他们更相信自己的判断而不需要ＷＡＴＳＯＮ来告诉他们需要做什么。

　　ＢＥＮＧＩＯ说：在医学文本方面，ＡＩ系统无法消歧，也无法找到人类医生会注意到的细微线索。”该项目使用ＵＮＤＥＲ　ＡＲＭＯＵＲ的活动跟踪器应用程序提供的数据，并由认知教练根据用户的习惯提供定制的培训计划，并基于相似用户的数据进行分析，为用户提供健身建议。

　　ＭＤ　安德森癌症中心斥巨资购买了这一项目，并在白血病科进行了第一次尝试。

　　ＷＡＴＳＯＮ也从此名声大噪，成为ＩＢＭ持续数年经久不衰的“ＡＩ代言人“。具体原因我们不得而知。大数据文摘出品

　　作者：周素云、ＳＴＡＴＳ熊、栾红叶、橡树＿ＨＩＡＮＧＳＵＧ

　　１９９７年，ＩＢＭ深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，从此，这家蓝色巨人，连同ＷＡＴＳＯＮ一起，开始为全世界熟知。让我们也回顾一下ＷＡＳＴＯＮ医疗渐行渐远的这一路，希望更多的ＡＩ公司能从他们的经验教训中找到出路。

　　２０１４年离开的ＩＢＭ的ＫＯＨＮ说：“拥有强大的技术是不够的，你还要向我证明，这款产品的确是有价值的，可以让我生活的更好，　让我的父母生活的更好。但该中心在２０１６年中断了这次合作，即便是已经花费６２００万美金。

　　在圆顶象牙塔内，ＷＡＴＳＯＮ的记忆库掌握着每种罕见疾病的知识，它的处理器不容易受到医生主观认知偏见的影响，它甚至可以在几秒钟内处理一个棘手的病例。

　　同年，令人瞠目结舌的ＷＡＴＳＯＮ‘脑力’显现出其颠覆医学的潜力，在演示中，ＷＡＴＳＯＮ收集了一组罕见的患者症状，并提出了可能的诊断列表，每个诊断都注明了经ＷＡＴＳＯＮ计算出的置信水平及与之相关的医学文献。

　　除了图像领域，为人类医生的专业知识编码是一个非常棘手又浩大的工程，即便是如今最优秀的ＡＩ也难以理解复杂的医疗信息。

　　但无论如何，　在数字化时代里，　ＩＢＭ　ＷＡＴＳＯＮ　不是第一个象牙塔的守望者，也不会是最后一个丛林中的引丹佛斯路人。虽然他认为ＡＩ驱动的工具对医生来说不可或缺，但他怀疑ＩＢＭ能够产生那些令人兴奋的产品，他更寄期望于谷歌、苹果和亚马逊这类公司。

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　　ＩＢＭ对医疗保健系统中不同参与者进行了数量惊人的调查，希望ＡＩ可以通过分析海量的数据集做出决策支持，扩大ＷＡＴＳＯＮ的“认知”能力。

　　事实上，ＩＢＭ的医疗产品并没有成功商业化，从ＩＢＭ的ＷＡＴＳＯＮ医疗走出的ＡＩ医生也与设想具有很多差距，　更像是执行日常任务的ＡＩ助手。

　　文摘菌只能感叹：太美的承诺因为太年轻。

　　本月，在ＩＥＥＥ　ＳＰＥＣＴＲＵＭ的特别报告《ＨＯＷ　ＩＢＭ　ＷＡＴＳＯＮ　ＯＶＥＲＰＲＯＭＩＳＥＤ　ＡＮＤ　ＵＮＤＥＲＤＥＬＩＶＥＲＥＤ　ＯＮ　ＡＩ　ＨＥＡＬＴＨ　ＣＡＲＥ》一文中，细数了ＷＡＴＳＯＮ医疗曾经所立下的目标和被泼的冷水，并对比了如今的发展现状。

　　马里兰大学放射学教授、信息系统副主席艾略特·西格尔，曾经众多ＷＡＴＳＯＮ狂热粉丝中的一员，也与ＩＢＭ进行过医疗诊断研究。ＫＯＨＮ说，人工智能系统可以考虑比临床试验更多的因素，并可以将患者分成更多的类别，以提供“真正个性化的护理”，但前提是基础设施也必须改变：　医疗机构必须同意分享其专有和隐私控制的数据，以便人工智能系统能够从数百万多年来跟踪的患者身上学习。虽然ＡＩ不需要充分了解也可以帮助医疗，但确实还没有一个ＡＩ能与人类医生的理解和洞察力相匹配。

　　运动服装公司ＵＮＤＥＲ　ＡＲＭＯＵＲ曾与ＷＡＴＳＯＮ　ＨＥＡＬＴＨ合作创建“个人健康培训师和健身数据顾问。但遗憾的是这类文章寥寥无几，也就是说ＷＡＴＳＯＮ并没有突破性的成果。２０１４年初，ＩＢＭ投资１０亿美元专门建立“ＷＡＴＳＯＮ　ＧＲＯＵＰ　”，并在一年后，开始全力进军医疗健康行业。当时，ＩＢＭ　ＷＡＴＳＯＮ在电视上展示的突破性技术应用于医学领域——主要是其理解自然伟肯变频器语言的能力。

　　２０１４年，ＩＢＭ为其人工智能部门（称为ＩＢＭ　ＷＡＴＳＯＮ）新开设了一个酷炫的总部：建筑位于曼哈顿，玻璃外观在阳光下闪闪发亮，科技感十足；其内部构造类似于一个微型天文馆，供潜在客户和访问者们进行“沉浸式体验”。但这一认知教练系统从未投入市场使用，且ＵＮＤＥＲ　ＡＲＭＯＵＲ中断了与ＩＢＭ　ＷＡＴＳＯＮ的合作。但ＮＬＰ虽然取得较大进步，　但与人类还是相差甚远

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