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人工智能在癌症治疗中的应用

人工智能正在世界各地的临床环境中进行测试,这不是什么秘密,但将复杂的算法应用到过时的医疗系统中是一个现实的目标吗?我们与Matej Adam谈论IBM正在进行的研究。

我们投资于人工智能,开发了一个名为沃森(Watson)的人工智能平台,以IBM创始人之一的名字命名。当我们开发这项技术时,从一开始就很明显,它在医疗领域的应用有多种原因。

一个原因是人工智能可以帮助筛选大量不同类型和格式的非结构化数据。医疗保健涉及大量非结构化数据;对于研究人员想要分析的大多数临床记录和信息,并没有统一的方法。目前,这些数据被用于通知个别病人的情况,但它很难进行分析和使用以外。

人工智能可以用来从不断增长的数据海洋中获取信息。与此同时,医疗成本不断上升,员工、医疗服务和协调方面的问题也越来越多。我们相信,我们的人工智能有巨大的潜力来应对这些迫在眉睫的医疗问题。

我们倾向于使用“增强智能”这个术语,是为了说明我们并不是在取代人或专业人士,尤其是在医疗领域。我们的技术是一种帮助。这可以比喻为在车上使用GPS——GPS帮助导航,但人仍然是司机。

从这个角度来看,人工智能在任何有大量数据的地方都有巨大的潜力。医疗是一个特别突出的例子,因为它在数字化方面落后于很多行业。大多数情况下,那些例行公事和重复性的工作仍然是手工完成的,如果系统能够通过所有必要的安全和隐私措施来实现自动化,那么系统将受益匪浅。

这可以解放专业人员——医生或护士——的能力,让他们从事更多有价值的工作,而不是常规的、重复性的工作。在医疗保健领域,几乎所有领域都有未开发的、难以置信的改善潜力。

以肿瘤学为例,这是我们特别关注的领域之一。每年肿瘤学有7万项新的研究、文章和证据。这是不能被个人利用的。但是,我们可以设计一个系统来帮助定位,并提供相关的信息。

个人在这方面的工作将不得不花更少的时间浏览信息,可以花更多的时间研究病人的情况和研究基于证据的信息。这是一个我们已经进步的领域,在其他领域中,还有更多我们想要扩展的领域。

沃森人工智能从一开始就投入了临床研究,以确保它得到了充分的测试。这通常是医疗保健技术工作和测试的方式。

四五年前,我们开始测试自然语言处理是否有效,以及系统是否能够从非结构化的研究文本中找到数据。随着我们的发展,我们特别关注的一件事是肿瘤学的临床决策支持。

我们的工作是帮助将所有这些基于证据的个性化信息带到肿瘤医生或多学科小组会议上以帮助他们决定如何治疗病人。

在我们测试了这项技术是否有效之后,我们开始将沃森的建议与专家小组进行比较,观察专家与系统之间的凝聚力和一致性。这些研究非常成功,这让我们相信,我们的系统可以与顶级机构和专家的意见相匹配。

从这些研究中,我们发现了一些有趣的问题,我们的技术可以帮助解决这些问题,比如不必要的护理可变性。这意味着,进入医疗系统有问题的人可以在不同的医院接受不同的治疗,如果在不同的情况下,甚至可以在同一家医院接受不同的治疗。

不幸的是,对于每个问题都没有通用的、通用的协议和解决方案。从临床结果或成本的角度来看,这种程度的变化是不好的,有许多医疗系统和组织正在努力减少它。其中一些研究关注的是使用沃森进行决策的影响,并得出了有趣的结果。

我们正在与卫生保健决策者合作,非常缓慢地改变流程和工作实践,并在Watson的帮助下增加决策。到目前为止,我们的发现表明,使用沃森,临床医生更能够为特定患者选择最佳治疗方案。

我们做了一项有趣的比较,比较对象是对其研究课题有深入了解的专科医生和一种特定类型的癌症(他们能跟上文献和研究的进展)的影响,以及对多种类型的癌症和大量信息的多能肿瘤学家的影响。

我们看到这项技术的早期实施对多能肿瘤学家的决策产生了重大的积极影响。这表明,我们的技术在帮助如何做出治疗决定方面具有巨大的潜力。

我们正在进行区域研究。沃森目前被部署在五大洲的一些医院。在特定的国家进行地方研究似乎很重要因为这是他们的医疗保健在提供医疗服务方面的运作方式;人们关注当地的现实和条件。我们把研究和研究带到当地。