IBM Watson Health:AI医疗坚定的“长跑者”

中国商业周刊2019-10-25

“医生们开着自己不熟悉的药,诊治着自己不甚了解的病情,评判着自己一无所知的人体。”250年前,伏尔泰曾对传统医疗有过入木三分的形象描述。

250年后的今天,现代医学早就超越此局限, 已经日新月异, 而且AI 医疗也有长足发展。IBM Watson Health代表AI在医疗行业最深入、最有效的尝试之一,近期, IBM Watson健康事业部副总裁Alok Gupta对外发表“IBM AI助力智慧医疗新未来”主题演讲。

IBM Watson健康事业部副总裁Alok Gupta

Alok Gupta在演讲中介绍,数据海啸的汹涌而至,预计到2020年,医疗数据量每73天就会翻一番,医生将无法跟上他们在诊疗患者时可用于参考和研究的信息量。医学是一门复杂的学科,临床医生将花费很多时间在例如通过患者的健康档案进行研究,以找到与其诊断相关的数据。

Watson Health 为医疗健康六大领域提供领先解决方案

如何助力医疗资源和患者人数“剪刀差”

Alok Gupta指出,由于人口老龄化、医护人员短缺、医疗健康数据呈指数级增长等,人类医疗健康领域面临巨大挑战。在因癌症死亡的病例中,70%发生在发展中国家;2018年,每名医生诊治的平均患者人数为20.2人,医生为患者诊治花费的时间极为有限。

Alok Gupta还介绍,Watson Health在整个医疗领域六个关键领域锻造了一流的能力,通过将人工智能和大数据分析技术运用于医疗领域,深入洞察医学知识和医学数据,助力解决健康领域的多重难题。

在肿瘤与基因组学方面,Watson Health致力于帮助客户提供癌症治疗的辅助临床决策与管理,解决方案包括Watson for O ncology、Watson for Genomics、Watson for Clinical Trial Matching等;在生命科学方面,致力于帮助客户不断进步,通过IBM Clinical Development、Real World Evidence等以更快、更高效的方式提供针对性的有效疗法;在基于价值的医护服务方面,致力于通过风险和人群管理、与消费者之间的互动以及作出更自信的决策,帮助客户管理成本、解决质量问题,解决方案包括Micromedex、IBM Cost & Care Insights等;在助力政府管理方面,致力于通过Program Management、Watson Care Management、HHS Analytics等解决方案,帮助他们提升健康和公共事业的价值、降低成本、对人们的生活产生更有积极意义的影响;在医疗支付方面,Watson Health致力于通过Flexible Analytics 、Watson Assistant for Health Benefits 助力客户;在医学影像方面,致力于帮助客户进行医疗影像诊断,从而提升患者服务,包括Watson Imaging Patient Synopsis、Watson Imaging Clinical Review、IBM iConnect Enterprise Archive等。

Watson Health医学影像领域的AI研究

如何既做规范化治疗工具,又做年轻医生的“AI导师”

IBM Watson Health是一个充分联接的生态系统,它拥有整个跨医疗健康产业链的整体解决方案,提供了一个贯穿医疗健康领域的创新认知解决方案完整链条。

以Watson for Oncology(WfO,Watson在肿瘤学方面的解决方案)为例, 据悉,WfO可以让各级医院的医生从去隐私、脱敏的病人基本信息和相关疾病的分期、病理诊断结果、用药的 历史,对这些医院的医生进行演示,对远程会诊、辅助决策起到比较好的作用。

传统的病例教学主要采取“师带徒”的形式,不同的老师带出来的学生水平也不尽相同。而Watson for O ncology可以为医生带来多维度的实际价值,它不仅可以帮助年轻医生成长,还能提高资深医生的效率,是医生忠实的助手。

除了年轻医生,WfO对资深医生也能起到帮助作用。在如今信息爆炸的时代,医疗信息几乎每天都在更新,人工智能能让医生快速便捷地获取前沿信息。WfO 曾在美国历史最长、规模最大的癌症中心之一——纪念斯隆凯特琳肿瘤中心接受了严格的“训练”,学习了330多种医学期刊、250本肿瘤专著及2700多万份的论文研究数据,其中包括基于美国国家综合癌症网络?(NCCN, 由美国 28 个癌症中心组成的联盟,其中大多数被美国国家癌症研究所指定为综合癌症中心) 的癌症治疗指南,以及最佳临床实践。

可以成为规范化管理工具。WfO提供的诊疗方案与MSKCC顶级专家团队方案符合度超过90%,覆盖13个癌种。WfO只会在已知的知识范围内给出合适的方案,不会“自作主张”给出未经临床验证的方案,而且它还会不断地快速学习和更新进步。

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