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雷鋒網(wǎng)按：本文作者為利茲大學數(shù)據(jù)分析研究所負責人Owen A Johnson，來源World Economic Forum，由雷鋒網(wǎng)獨家編譯，未經(jīng)許可拒絕轉(zhuǎn)載！
近日，東京大學醫(yī)學研究院利用 IBM的人工智能Watson判斷一位女性患有罕見的白血病，而這只用了10分鐘的時間。患者為一名60歲的女性，在四處尋醫(yī)無果之后，她嘗試了Watson。Watson最初根據(jù)診斷結(jié)果，顯示她患了急髓白血病，并向東京大學醫(yī)科學研究所提出了適當?shù)闹委煼桨福瑸檫@名女性的康復做出了貢獻。
這次的成功診斷，顯示了人工智能在醫(yī)療方面的無限潛力，也顯示了IBM的Watson系統(tǒng)的巨大實力。不過，在人工智能領域，Watson系統(tǒng)已經(jīng)大名鼎鼎了，而它的第一次“成名”，還是因為在2011年2月，Watson在智力節(jié)目《危險邊緣》上打敗了人類對手，用自然語言實現(xiàn)深度問答，展示了其強大的學習能力。而Watson在醫(yī)療機構(gòu)的合作，同樣也幫助醫(yī)學研究人員在認知計算應用上不斷推進。
同時， IBM前一代的AI系統(tǒng)Deep Blue在1996年打敗了當時的象棋冠軍Garry Kasparov，成為世界上第一個能夠打敗世界冠軍的AI系統(tǒng)。從打敗世界冠軍到拯救生命，AI花了20年時間，而這20年對于AI來說，是一段艱苦的歲月。
人工智能、機器學習、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療方面的運用一直飽受爭議。一方面，大數(shù)據(jù)等可以帶來醫(yī)療上的突破，諸如FitBit等可穿戴設備為人們的健康保駕護航，一些人對這些技術的醫(yī)療應用熱情不減；另一方面，質(zhì)疑之聲也四下飛起，人們對于機器人缺乏信任，對其可能帶來的隱私侵犯嗤之以鼻，人們對于醫(yī)療機器人的顧慮和懷疑還是太多太多。
事實上，你也許會很驚訝，世界上的第一個醫(yī)療支持計算機系統(tǒng)在1972年就出現(xiàn)了，它由英國Tim De Dombal和Susan Clamp兩位杰出的科學家發(fā)明。
這個醫(yī)療AI的鼻祖叫做AAPhelp，運用了Bayesian算法，診斷出了病人的腹痛之源。在1974年，De Dombal的團隊已經(jīng)將此系統(tǒng)調(diào)教得比高級醫(yī)師的技能更高，它的在此方面的醫(yī)術已經(jīng)可以和最高級的醫(yī)療咨詢師媲美。
而令人悲傷的是，40年過去了，AAPhelp仍然沒有得到常規(guī)使用。
現(xiàn)在，要想讓AI拯救生命，首先需要克服很多障礙。AI顛覆著人們對于醫(yī)療的價值觀：機器可以比專業(yè)醫(yī)師的醫(yī)術更加精湛、病人在治療之前需要經(jīng)過復雜的算法運用等等。因此，醫(yī)療方面的實用科技創(chuàng)新通常要花上幾十年。
然而幾十年過去了，AAPHelp和IBM的Watson取得了巨大成就，讓世人明白：計算機也可以拯救生命。醫(yī)療方面大數(shù)據(jù)的使用暗示著：病人記錄、醫(yī)療數(shù)據(jù)、個人資料細節(jié)都可以被研究人員使用，來訓練AI作出診斷。但是，人們對于自己個人數(shù)據(jù)的使用非常敏感，同時人們也希望政府和相關機構(gòu)能夠出臺相關法律法規(guī)，為機器人在此方面的應用劃出明確的標準。這也造成了醫(yī)療機器人發(fā)展的阻礙。
東京系統(tǒng)與軟件開發(fā)研究所Watson Health Cloud的軟件工程師林雪婷表示，目前醫(yī)療方面的項目難點其實比較統(tǒng)一：
首先，你要有可以對照的數(shù)據(jù)，在Watson拯救生命的項目里是和紐約基因中心進行合作；
其次，數(shù)據(jù)使用時，第三方只能根據(jù)HIPPA協(xié)議使用個人數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息；
再者，可能就是怎么把數(shù)據(jù)導出來作為這個研究的樣本了，這個也很麻煩，因為基因數(shù)據(jù)很大。
因此，現(xiàn)在醫(yī)療機器人面臨的最大阻礙并不是算法，而是人們的耐心和信賴。最近，在利茲大學的數(shù)據(jù)分析研究所，我們使用了IBM的Watson分析軟件，來分析英國的5000萬病理和放射學報告。出于此事的敏感性，我們將IBM的Watson帶到研究中心，而不是直接將數(shù)據(jù)傳輸給IBM。
我們使用自然語言程序來處理數(shù)據(jù)，讓腦轉(zhuǎn)移瘤、HER陽性乳腺癌和腎盂積水等數(shù)據(jù)的精確度超過了90%。在接下來的兩年中，我們將繼續(xù)開發(fā)此項技術，爭取讓AI的醫(yī)療應用成為常規(guī)的醫(yī)療手段。
我們深知此事的不易，雖然我們已經(jīng)收到了120萬英鎊的投資，但是我們現(xiàn)在尚未拯救一條生命。而要實現(xiàn)拯救世人的高尚愿望，我們需要攻克下大眾的態(tài)度和思維這塊硬骨頭，讓人們開始接受、慢慢信賴醫(yī)療機器人。而要贏得大眾的心，我們面前依然道阻且長。
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