IBM的Dr.Watson将会展示...

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四年前,Neil Mehta是 1500万人中的一员,他们观看了肯·詹宁斯(James Jennings)和布拉德•拉特(Brad Rutter),这是世界上最伟大的“危险!”玩家,因为IBM设计的电路和算法集合沃森。

“Jeopardy!”是一个电视游戏节目,其中主持人挑选参赛者的答案,然后他们必须提供这些问题 - 这个任务涉及到一些严重复杂的认知。人造智力专家描述了沃森的胜利,甚至比IBM超级计算机Deep Blue在历史悠久的1997年国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)的失败中更是超凡。

对于AI爱好者,沃森是语言分析和机器推理的旅程。对于世界知名的克利夫兰诊所的医师和教授梅塔来说,沃森是一个问题:沃森的权力可能会转向医学?“我喜欢技术,而我正在为沃森生根”,Mehta说。“我知道世界在变化。如果不是沃森,那么需要人工智能的东西来帮助我们。“

 Mehta不是第一个想要电脑来救他的医生。来自Internist-1-20世纪70年代的Internist-1历史悠久的程序,编码了内部医学大师杰克·迈尔斯(Jack Myers)的专业知识,并引起了流行的快速医学参考程序 - 与Isabel和DXplain等现代软件优于人类医生进行诊断。即使被允许的无处不在,如PubMed文献搜索和自动病人警报系统展示了智能形式。

尽管这些程序可能是强大的,但并不总是被认为是聪明的沃森,具有处理自然语言的能力,推断和从错误中学习,体现出更加复杂的东西。它也到了适时的时候:医疗保健,特别是在美国,终于经历了数字大修。

这些天,临床发现,研究数据库和期刊文章都以机器可读的形式提供,使它们更容易喂食到计算机。而联邦的任务使得电子医疗记录几乎是普遍的。因此,软件比以往任何时候都更加紧密地融入医学,而且有一种意义在于使医疗保健更有效和更便宜,这需要改进编程。

所以毫不奇怪,在沃森的“Jeopardy!”胜利不久之后,IBM宣布将把沃森用于医疗应用。科技新闻嗡嗡作响 沃森。“毕竟,医学是什么,而是基于数据的一系列逻辑推论?然而,四年后,预言的革命还没有发生。加州大学旧金山分校医院医学专家罗伯特·沃奇特(Robert Wachter),“ 医学计算机时代黎明的数字医生:希望,炒作和伤害”(McGraw-Hill)的作者Robert Wachter说:“他们正在取得进展。” ,2015)“但是在改变世界的转型技术方面,我认为没有人会说沃森今天在做这件事情。”

延迟在哪里?主要是在我们自己的脑海里。IBM的非凡AI已经以强大的方式成熟,事态发展的外观主要体现在我们对Uber和Airbnb的世界瞬间中断的不切实际的期望。改善医疗保健是一个深刻的挑战,而且“去医学院校”,因为许多头条新闻已经打倒了沃森,需要时间。

令人印象深刻的是,原来的 “危险!” - 挥之不去的沃森,在医疗背景下,这样的自动机不是很有用。毕竟,该版本的沃森专门针对一个琐事游戏进行了微调。它不能玩卡坦的定居者,更不用说关于一个68岁的糖尿病和心悸患者的建议。“沃森,给我的医疗记录,这是几百页长,我怎么了?这是一个问题,“沃森软件工程师Mike Barborak说。“但这不是沃森回答的一个好问题。”

沃森的引擎是强大的,但它需要适应医学,在这个广泛领域,适应具体的学科和任务。沃森不是一个单一的节目; 相反,用沃森研究总监埃里克·布朗(W @ s)的研究总监埃里克·布朗(Wickson)的话说,它是一种“针对每个解决方案的不同方式组合和实例化的认知计算技术的集合”。

所以有许多不同的沃森现在正在应用于医学。其中一些可以在克利夫兰诊所,纪念斯隆凯特琳癌症中心,安德森癌症中心和保险公司WellPoint(现称为国歌)找到,每个人都开始与IBM合作开发自己的保健护理版本约三年前的沃森。两年后,随着硬件从房间缩小到足够小的服务器机架,另一轮公司与IBM签署了合作关系。其中包括Welltok,个人健康咨询软件的制造商; @点护理,试图定制治疗多发性硬化症; 现代医学

沃森的培训是一个艰巨的过程,汇集了计算机科学家和临床医生组装参考数据库,进行案例研究,并提出了数千个问题。当程序出错时,它会自动调整。这就是所谓的机器学习,尽管沃森不学习。研究人员还会评估答案,并手动调整沃森的底层算法以产生更好的输出。

在这里,药物之间可以从教科书,杂志文章和临床指南中直接推介出来,也是编写医生认为如此复杂的挑战。在某种程度上,这些思想过程 - 称重证据,筛选数千个潜在的重要数据和下载数字,处理不确定性,采用难以捉摸但基本的洞察力 - 适合机器学习,但也涉及很多手工制作。

这很慢,特别是因为沃森的每一次迭代需要用新的问题进行测试。有一些讽刺意义:虽然现代AI研究人员倾向于将早期的医疗认证机构(如Internist-1)视为原始的基于规则的企业编纂专业知识,但是今天的医疗沃森公司正在尝试做类似的工作,尽管是一种更复杂的方式。

在另一方面也有改变期望。沃森的文本处理能力(其“危险!”数据库包含约2亿页的文本)似乎使其成为治疗医学文献快速发展的理想工具,每五年大小一倍。但是一大堆信息并不总是更好。有时候,像在建造斯隆凯特林纪念馆顶级肺癌专家的决定时,还没有正确答案的期刊文章或临床指南。到达他们的方法是看医生的做法。即使存在相关数据,当在较小的专家策划集中呈现时,它们通常最有用。

另一个问题是数据质量。Mehta在克利夫兰诊所开发的WatsonPaths是最接近于原型Dr.Watson的东西,但只有在AI能够理解病人记录的情况下,它才能奏效。到目前为止,电子医疗记录通常是一个神秘的错误数据收集,原始结构是以医院管理而不是病人护理。

Mehta的另一个项目是沃森电子医疗记录助理,其中计算机经过培训,将这些记录提炼成医生和程序本身可能实际使用的东西。“这是一个挑战,”Mehta说。“我们还没有。”

电子记录的问题突出表明,每一个沃森,无论其理论潜力如何,都被部署在现代医疗保健的全人类乃至全非现实现实中。沃森不能弥补初级保健医师的短缺,或者恢复在5分钟办公室访问时代损失的关键医疗保健金。

最根本的是,沃森本身不能改变在美国普遍使用的付费服务报销结构,这使得护理数量 - 测试,治疗和专家访问的次数 - 比底线质量更有利可图。“这不只是一个技术问题,”瓦赫特说。“这是一个社会,临床,政策,伦理和体制问题。”

沃森不能解决所有这些问题,但也许可能会改善其中的一些。更好的医疗记录处理可以使患者更多的时间,而不是额外的屏幕。帮助医生分析医院和研究数据可以使他们更容易地实施有效的循证医学。

斯坦福大学医学信息学教授马克·穆森(Mark Musen)表示,尽管“危险之声”的胜利是“这个领域的一大亮点”,但IBM只是医疗AI领域的许多公司和机构之一。事实上,提及沃森有时会引起社区内的。。。这是一个部分取决于竞争力的反应,也是在某种意义上,对沃森的关注掩盖了他人的成就。

采取马萨诸塞州总医院开发的AI称为QPID(可疑病人推荐档案),其分析医疗记录,并在去年用于350多万患者遭遇。诊断程序,如DXplain和Isabel已经被美国医学协会认可,启动公司Enlitic正在开展自己的诊断。美国临床肿瘤学会建立了其大数据知情的CancerLinQ计划,作为美国国家科学院的一部分医学研究所称之为“学习型卫生系统”的前瞻性的沃森开发商马蒂·科恩(Marty Kohn)现在在Sentrian,设计程序来分析从家庭健康监控应用程序生成的数据。

同时,IBM正在做出自己的改进。除了学习技巧的改进之外,沃森的程序员最近还在其工具箱中添加了语音识别和视觉模式分析。未来版本可能像科幻名人的虚构的HAL 9000一样看到并听到。他们也可能会合作:个人部署中的创新最终可以在整个平台上共享,将沃森的多样性转变为开发新工具的巨型实验室。

所有这一切会如何摆脱?AI何时转化药物,或至少有助于改善药物的重要性?说得太晚了 医疗AI是关于七十年代个人电脑在IBM刚刚开始在台式电脑上工作的个人电脑的时候, 比尔·盖茨Bill Gates)正在撰写Altair BASIC,另外一些名叫史蒂夫的家伙在加利福尼亚的车库里乱七八糟。人造智能对医疗保健的应用也将同样成熟。但它可以开花成大的东西。

本文最初以“Dr. 沃森会见你...有一天。

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