二十名患有侵袭性脑癌的患者将在其医疗团队中拥有一名新医生：所学知识的遗传学家称为IBM沃森。在IBM和纽约基因组中心今天宣布的合作中，IBM的Jeopardy-beating AI将分析这20位患者的基因组，希望能为其肿瘤学家提供见解。
由于沃森的自然语言处理技能和机器学习能力，IBM一直在推广其AI作为医疗保健的杀手级应用程序。在过去两年中，沃森一直在纽约纪念斯隆凯特林癌症中心开设一个单独的项目，其中医生正在培训人工智能以了解医学语言。在该项目中，沃森被教导阅读病人的记录，并在医学文献中搜索有关治疗的相关建议。
IBM研究公司的Raminderpal Singh今天在纽约举行的新闻发布会上表示，这个新项目将显示沃森可以为这些护理应用程序提供更深入的分析。对于这20位癌症患者，沃森不会扫描医学文献以获取信息。AI还将扫描患者自身健康细胞和癌细胞的遗传数据，然后搜索与肿瘤中遗传突变相关的信息。Singh说：“随着基因组测序变得越来越普遍，我们将需要一种从突变信息到临床可行信息的方法。”
纽约基因组中心总裁罗伯特·达内尔（Robert Darnell）解释说，该项目将采取九个医院和机构的研究形式，并涉及20名患有胶质母细胞瘤的患者，这是一种在美国杀死13,000多人的恶性脑癌每年。达尔内尔说，胶质母细胞瘤也很快就会死亡，诊断后只有12至14个月的典型的预期寿命。
Darnell说，对患者肿瘤的DNA进行测序提供了“信息的推动者”，因为可能有成千上万的突变导致胶质母细胞瘤肿瘤细胞与健康细胞不同。此外，每个患者的肿瘤将具有自己独特的一组突变。Darnell说，肿瘤学家仍在学习如何分析和利用这些数据。“我们需要时间考虑它，而在胶质母细胞瘤时，时间不是你的朋友。” 他说，一个专门的遗传学家团队可能需要几个星期才能制定一个病人的治疗计划，这是非常值得称道的，但不是非常可扩展。
沃森可以采取一组患者的突变，并在几秒钟内扫描数千份医学论文，以了解这些突变如何影响癌细胞，哪些治疗方法对基因相似的肿瘤最为有效。然后，AI向临床医生介绍患者突变和各种治疗方案的总结。在下图中，癌细胞的突变被映射到细胞蛋白途径上。
目前的研究项目旨在评估沃森作为肿瘤学家的工具的有用性; 最终的治疗决定仍然在于人类医生。大概在可预见的未来将会是这样，因为病人可能还没有准备好将自己完全置于手中。更重要的是，设想情境会比较容易，在这种情况下，人类智能将胜过AI，在处理大量数据时，AI最有效。例如，沃森可能会发现数百项有关胶质母细胞瘤的老药物的研究，只有一项关于革兰氏治疗药物的革命性新药的研究。一个文学研究的人类医生马上可以推荐新的治疗方法，而沃森不会
但是如果这个项目是成功的并且沃森继续收集数据，AI就会随着时间的推移而变得更聪明。IBM的Singh表示，该团队已经在建立一个功能，将过去成果的知识纳入沃森的决策过程。他说：“沃森会知道临床医生是否使用其发现，以及患者的结果。
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