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523人工智能正在世界各地的臨床環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試，這不是什么秘密，但將復(fù)雜的算法應(yīng)用到過時(shí)的醫(yī)療系統(tǒng)中是一個(gè)現(xiàn)實(shí)的目標(biāo)嗎?我們與Matej Adam談?wù)揑BM正在進(jìn)行的研究。
我們投資于人工智能，開發(fā)了一個(gè)名為沃森(Watson)的人工智能平臺(tái)，以IBM創(chuàng)始人之一的名字命名。當(dāng)我們開發(fā)這項(xiàng)技術(shù)時(shí)，從一開始就很明顯，它在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用有多種原因。
一個(gè)原因是人工智能可以幫助篩選大量不同類型和格式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。醫(yī)療保健涉及大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);對(duì)于研究人員想要分析的大多數(shù)臨床記錄和信息，并沒有統(tǒng)一的方法。目前，這些數(shù)據(jù)被用于通知個(gè)別病人的情況，但它很難進(jìn)行分析和使用以外。
人工智能可以用來從不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)海洋中獲取信息。與此同時(shí)，醫(yī)療成本不斷上升，員工、醫(yī)療服務(wù)和協(xié)調(diào)方面的問題也越來越多。我們相信，我們的人工智能有巨大的潛力來應(yīng)對(duì)這些迫在眉睫的醫(yī)療問題。
我們傾向于使用“增強(qiáng)智能”這個(gè)術(shù)語，是為了說明我們并不是在取代人或?qū)I(yè)人士，尤其是在醫(yī)療領(lǐng)域。我們的技術(shù)是一種幫助。這可以比喻為在車上使用GPS——GPS幫助導(dǎo)航，但人仍然是司機(jī)。
從這個(gè)角度來看，人工智能在任何有大量數(shù)據(jù)的地方都有巨大的潛力。醫(yī)療是一個(gè)特別突出的例子，因?yàn)樗跀?shù)字化方面落后于很多行業(yè)。大多數(shù)情況下，那些例行公事和重復(fù)性的工作仍然是手工完成的，如果系統(tǒng)能夠通過所有必要的安全和隱私措施來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，那么系統(tǒng)將受益匪淺。
這可以解放專業(yè)人員——醫(yī)生或護(hù)士——的能力，讓他們從事更多有價(jià)值的工作，而不是常規(guī)的、重復(fù)性的工作。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，幾乎所有領(lǐng)域都有未開發(fā)的、難以置信的改善潛力。
以腫瘤學(xué)為例，這是我們特別關(guān)注的領(lǐng)域之一。每年腫瘤學(xué)有7萬項(xiàng)新的研究、文章和證據(jù)。這是不能被個(gè)人利用的。但是，我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)來幫助定位，并提供相關(guān)的信息。
個(gè)人在這方面的工作將不得不花更少的時(shí)間瀏覽信息，可以花更多的時(shí)間研究病人的情況和研究基于證據(jù)的信息。這是一個(gè)我們已經(jīng)進(jìn)步的領(lǐng)域，在其他領(lǐng)域中，還有更多我們想要擴(kuò)展的領(lǐng)域。
沃森人工智能從一開始就投入了臨床研究，以確保它得到了充分的測(cè)試。這通常是醫(yī)療保健技術(shù)工作和測(cè)試的方式。
四五年前，我們開始測(cè)試自然語言處理是否有效，以及系統(tǒng)是否能夠從非結(jié)構(gòu)化的研究文本中找到數(shù)據(jù)。隨著我們的發(fā)展，我們特別關(guān)注的一件事是腫瘤學(xué)的臨床決策支持。
我們的工作是幫助將所有這些基于證據(jù)的個(gè)性化信息帶到腫瘤醫(yī)生或多學(xué)科小組會(huì)議上以幫助他們決定如何治療病人。
在我們測(cè)試了這項(xiàng)技術(shù)是否有效之后，我們開始將沃森的建議與專家小組進(jìn)行比較，觀察專家與系統(tǒng)之間的凝聚力和一致性。這些研究非常成功，這讓我們相信，我們的系統(tǒng)可以與頂級(jí)機(jī)構(gòu)和專家的意見相匹配。
從這些研究中，我們發(fā)現(xiàn)了一些有趣的問題，我們的技術(shù)可以幫助解決這些問題，比如不必要的護(hù)理可變性。這意味著，進(jìn)入醫(yī)療系統(tǒng)有問題的人可以在不同的醫(yī)院接受不同的治療，如果在不同的情況下，甚至可以在同一家醫(yī)院接受不同的治療。
不幸的是，對(duì)于每個(gè)問題都沒有通用的、通用的協(xié)議和解決方案。從臨床結(jié)果或成本的角度來看，這種程度的變化是不好的，有許多醫(yī)療系統(tǒng)和組織正在努力減少它。其中一些研究關(guān)注的是使用沃森進(jìn)行決策的影響，并得出了有趣的結(jié)果。
我們正在與衛(wèi)生保健決策者合作，非常緩慢地改變流程和工作實(shí)踐，并在Watson的幫助下增加決策。到目前為止，我們的發(fā)現(xiàn)表明，使用沃森，臨床醫(yī)生更能夠?yàn)樘囟ɑ颊哌x擇最佳治療方案。
我們做了一項(xiàng)有趣的比較，比較對(duì)象是對(duì)其研究課題有深入了解的?？漆t(yī)生和一種特定類型的癌癥(他們能跟上文獻(xiàn)和研究的進(jìn)展)的影響，以及對(duì)多種類型的癌癥和大量信息的多能腫瘤學(xué)家的影響。
我們看到這項(xiàng)技術(shù)的早期實(shí)施對(duì)多能腫瘤學(xué)家的決策產(chǎn)生了重大的積極影響。這表明，我們的技術(shù)在幫助如何做出治療決定方面具有巨大的潛力。
我們正在進(jìn)行區(qū)域研究。沃森目前被部署在五大洲的一些醫(yī)院。在特定的國(guó)家進(jìn)行地方研究似乎很重要因?yàn)檫@是他們的醫(yī)療保健在提供醫(yī)療服務(wù)方面的運(yùn)作方式;人們關(guān)注當(dāng)?shù)氐默F(xiàn)實(shí)和條件。我們把研究和研究帶到當(dāng)?shù)亍?/span>
我們也在評(píng)估這項(xiàng)技術(shù)的影響。最終，隨著時(shí)間的推移，我們將能夠確定更好的、改變的決策的成本影響。這將使我們能夠確定當(dāng)?shù)靥囟ㄐl(wèi)生保健系統(tǒng)的實(shí)際含義。
有兩個(gè)障礙:
首先是數(shù)據(jù)的質(zhì)量和形式。大多數(shù)醫(yī)療數(shù)據(jù)組織和捕獲都基于這樣一個(gè)事實(shí)，即某人必須發(fā)送發(fā)票、退款、醫(yī)療保險(xiǎn)請(qǐng)求或類似的東西。這取決于你在哪里，以及報(bào)銷制度的類型。
逐漸地，真實(shí)的臨床信息被捕獲。然而，形式和質(zhì)量是一個(gè)問題，因?yàn)椴煌尼t(yī)療保健提供者在這方面有很多不同。這影響了數(shù)據(jù)的分析和處理。如果輸入質(zhì)量差的信息，分析結(jié)果將是質(zhì)量差的。
第二個(gè)更有挑戰(zhàn)性的障礙是人。醫(yī)療保健的這一面可能非常保守。從醫(yī)學(xué)的角度來看，這是件好事，因?yàn)檫@意味著人們不會(huì)因?yàn)榍耙惶焐暇W(wǎng)搜索的內(nèi)容而每天被區(qū)別對(duì)待。臨床研究有助于建立這方面的指導(dǎo)方針。
此外，引入這些過程對(duì)可提供的護(hù)理組織和協(xié)調(diào)水平有影響。這對(duì)醫(yī)療方面的應(yīng)用較少，而對(duì)工作流的應(yīng)用較多。人們天生抗拒改變。
臨床醫(yī)生需要接受和采用這些做法，這是困難的。我們非常專注于解決這個(gè)問題，并幫助從業(yè)者認(rèn)識(shí)到這不是一個(gè)替代業(yè)務(wù)，實(shí)際上我們會(huì)幫助他們，并提供許多好處。
下載:腫瘤學(xué)和基因組學(xué)的挑戰(zhàn)。
我們研究了人工智能在病人護(hù)理和決策中的應(yīng)用。從我們所看到的情況來看，病人和他們的關(guān)系不是問題。反饋是積極的，不需要任何形式的運(yùn)動(dòng)。
然而，有一個(gè)共識(shí)是，我們需要向社會(huì)解釋人工智能意味著什么，而不是由機(jī)器人組成的軍隊(duì)接管系統(tǒng);相反，它基本上是工具的集合。在IBM，我們發(fā)布了關(guān)于人工智能的價(jià)值觀和行為準(zhǔn)則。這包括這樣的概念，即我們不會(huì)在提供者不了解數(shù)據(jù)的情況下使用數(shù)據(jù)，這與其他許多業(yè)務(wù)不同。
我們的工作不是取代人;我們的目標(biāo)是替換任務(wù)，釋放更多有價(jià)值的任務(wù)的能力。事實(shí)上，我們實(shí)際上是在創(chuàng)造以前不存在的新工作和能力。
我認(rèn)為這種透明度是必要的，因?yàn)闅w根結(jié)底這是一個(gè)信任的問題。公眾和專業(yè)觀眾都需要相信我們的技術(shù)。
這種變化已經(jīng)發(fā)生了。人工智能數(shù)據(jù)已經(jīng)被使用，尤其是新一代的醫(yī)療專業(yè)人員，他們更自然地使用這些數(shù)據(jù)。
然而，醫(yī)療保健系統(tǒng)需要采取重要的步驟和調(diào)整，以達(dá)到可持續(xù)發(fā)展的目的。未來10年，人口老齡化和疾病負(fù)擔(dān)等因素的成本軌跡非常成問題。
在未來十年，我們希望看到醫(yī)療專業(yè)人員在機(jī)械的、重復(fù)性的任務(wù)上花費(fèi)更少的時(shí)間，而在有價(jià)值的任務(wù)上花費(fèi)更多的時(shí)間。
關(guān)鍵ASCO演示:
從ESMO突出:
Matej Adam領(lǐng)導(dǎo)著IBM在整個(gè)EMEA的Watson健康領(lǐng)域的腫瘤學(xué)投資組合，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于臨床實(shí)踐。Adam擁有20年的經(jīng)驗(yàn)，是一位專注于醫(yī)療保健和生命科學(xué)中的信息和通信技術(shù)的高管。
在此之前，Adam領(lǐng)導(dǎo)了幾個(gè)國(guó)家醫(yī)療信息交換項(xiàng)目的設(shè)計(jì)和開發(fā)，并為地區(qū)和國(guó)家政府提供電子健康和健康信息技術(shù)戰(zhàn)略方面的咨詢，以改善醫(yī)療結(jié)果。
Adam對(duì)新技術(shù)部署充滿熱情，曾管理過幾個(gè)病人安全和醫(yī)院流程改進(jìn)的轉(zhuǎn)換項(xiàng)目，并領(lǐng)導(dǎo)了IBM的全球醫(yī)療解決方案戰(zhàn)略和投資組合。
亞當(dāng)是英國(guó)雷丁大學(xué)(University of Reading)亨利商學(xué)院(Henley Business School)的MBA畢業(yè)生，主攻金融和信息技術(shù)。在他的業(yè)余時(shí)間，他喜歡滑雪和與他的家人在歐洲旅行。
