10分钟VS160小时！沃森机器人“叫板”神经专家

 

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　　发表在《神经遗传学杂志》上的这项研究称，脑癌患者是一名76岁的男子，大脑扫描成像显示其脑内有一成胶质细胞瘤。凭借自然语言处理能力，沃森“认知计算平台”的基因组学人工智能系统，可以查阅目前的医学文献、政府临床试验列表和其他数据源中的2300万份期刊文章，并进行消化整理；而且还能进一步针对特殊病例进行分析。对此，沃森针对个性化病例综合分析后，给出最终治疗方案建议，用时仅10分钟。

　　纽约基因组中心（NYGC）的专家团队由肿瘤学家、神经学家、临床医生等组成，他们根据以往经验并参阅大量文献，也给出了详实的治疗意见，但耗时160个小时。

　　不过，研究人员称，尽管沃森可以更快地提供治疗方案，但给出的方案并不一定是最好的。NYGC临床医生推荐患者参加一项用组合药物治疗肿瘤的临床试验，如果病人在健康状况尚可的情况下真能参加的话，将获得最大的生存转机。相比之下，沃森并没有以这种方式合成信息，因此无法提出参加特定临床试验的建议。

　　领导沃森基因组学科学团队的拉克西米·帕里达指出，临床医生需要处理的数据量已经很大，未来的数据雪球会越滚越大，而时间对癌症患者极其宝贵。“机器学习和自然语言处理工具，让快捷处理数据成为可能”。

　　纽约大学教授兼首席研究员罗伯特·达内尔则表示，他并不认为人工智能与人类专家之间存在可比性，“NYGC专家团队的临床经验与沃森提供的更快速的案例分析诠释，相当于苹果与橘子，这两者各有千秋，很难进行比较。”

　　快速处理数据确实是人工智能的强项，但是给出妥善周到的诊疗方案，它们依然比不上人类的医疗专家。不信可以问问，哪位身患重症的病人，愿意把命运完全托付给人工智能？诊疗数据量越来越大，诊疗环节繁琐复杂，这些问题让医疗专家们头疼，也在某种程度上影响看病效率。人工智能的入局可以助医生一臂之力，但在弱人工智能时代，它们恐怕只能扮演配角。