從2016年12月29日晚起，一個注冊名為Master，風(fēng)格詭譎的網(wǎng)絡(luò)棋手，接連踢館弈城網(wǎng)和野狐網(wǎng)，屠戮了整個人類圍棋界，60勝0負(fù)1平（這1平還是因?yàn)槠迨值艟€……），K.O了現(xiàn)今所有最頂尖的圍棋選手，十步殺一人，千里不留行的天外飛仙沒有拂衣而去，留下了身（AI）與名（AlphaGo）
Alpha Go的進(jìn)化史
1997年，國際象棋AI“深藍(lán)”第一次打敗頂尖的人類“卡斯帕羅夫”，但圍棋AI長期以來舉步維艱，頂級AI甚至無法打敗業(yè)余選手。這是為什么呢？
國際象棋的復(fù)雜程度
圍棋的復(fù)雜程度
2016年3月9日，一場舉世矚目的圍棋“人機(jī)世界大戰(zhàn)”在韓國首爾上演，比賽一方為谷歌公司研制的人工智能程序AlphaGo，另一方則是圍棋世界冠軍、韓國名將李世石九段。這也是人工智能第一次公開對戰(zhàn)頂尖圍棋棋手。最終，人類以1:4敗北。
這次AlphaGo卷土重來之后，果然如離開時所說的那樣，短短幾個月成長到一個令人奇詫與駭怖的境界。完全顛覆了人類棋手對于圍棋的掌控和判斷。到目前為止，沒有再給人類棋手任何機(jī)會。李世石現(xiàn)在的稱號也變成了最后一個贏過AlphaGo的棋手。
人工智能在醫(yī)學(xué)界
人類與人工智能共同探索圍棋世界的序幕即將拉開，而這僅僅是人工智能史的一個序章。今天你聽到了AlphaGo，明天還會有BetaGo、 GammaGo、 DeltaGo走進(jìn)你的生活，刷新你的認(rèn)知，顛覆你的未來。小編還是更關(guān)注人工智能在醫(yī)學(xué)界的造詣。去年8月，隨著IBM宣布與21家中國醫(yī)院簽約，Watson的出現(xiàn)引起大眾的關(guān)注。
IMB 的 Watson 也是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分布式云計(jì)算
Watson是什么？
IBM Watson是認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)的杰出代表，也是一個技術(shù)平臺。
認(rèn)知計(jì)算代表一種全新的計(jì)算模式，它包含信息分析，自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大量技術(shù)創(chuàng)新，能夠助力決策者從大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中揭示非凡的洞察。IBM Watson系統(tǒng)具有幾大能力：
Understanding：Watson具有強(qiáng)大的理解能力。通過自然語言理解技術(shù)，和卓越處理結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，與用戶進(jìn)行交互，并理解和應(yīng)對用戶的問題。
Reasoning：它有智能的邏輯思考能力，Watson通過假設(shè)生成，能夠透過數(shù)據(jù)揭示洞察、模式和關(guān)系。將散落在各處的知識片段連接起來，進(jìn)行推理、分析、對比、歸納、總結(jié)和論證，獲取深入的洞察以及決策的證據(jù)。
Learning：它有優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力。Watson通過以證據(jù)為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)能力，能夠從大數(shù)據(jù)中快速提取關(guān)鍵信息，像人類一樣進(jìn)行學(xué)習(xí)和認(rèn)知?？梢酝ㄟ^專家訓(xùn)練，并在交互中通過經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)來獲取反饋，優(yōu)化模型,不斷進(jìn)步。
IBM Watson的商業(yè)布局已經(jīng)涵蓋了十四大領(lǐng)域，今天我們要來說說他在醫(yī)療界發(fā)揮的作用。
它是一種以機(jī)器人或者專家系統(tǒng)軟件形式存在的診療工具，簡單來說，就是能夠被用來診斷疾病的機(jī)器人。診療機(jī)器人內(nèi)部都有一套自動診斷系統(tǒng)，能夠在其子系統(tǒng)上收集醫(yī)療診斷所需要的知識。
Waston運(yùn)用大量的臨床病例，可在短時間內(nèi)分析可能的結(jié)果，并協(xié)助醫(yī)生做出治療建議。它不僅可以即時讓醫(yī)師參考診斷與治療方式，針對可能的疾病做深入的問診，更可以有效減少醫(yī)療糾紛。
2015年進(jìn)軍醫(yī)療界
April
·設(shè)立Watson Health后，IBM先后收購了幾家醫(yī)療數(shù)據(jù)公司，并跟蘋果、Johnson & Johnson和Medtronic建立合作關(guān)系。
·IBM攜手美敦力改善糖尿病疾病管理。通過運(yùn)用美敦力的設(shè)備、護(hù)理管理產(chǎn)品、療法和輔導(dǎo)以及IBM的沃森醫(yī)療云平臺以優(yōu)化患者的治療效果和衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)。有兩家公司計(jì)劃開發(fā)實(shí)時動態(tài)的個性化糖尿病治療和管理方案，這些方案將為醫(yī)生和病人提供決策支持，從而提高糖尿病治療和管理的效率，改善臨床效果。
·IBM收購：Explorys（一家可以查看5000萬份美國患者病例的分析公司）和Phytel（提供云計(jì)算軟件，可以把各種類型的健康數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，為醫(yī)生提供數(shù)據(jù)方面的分析。同時，Phytel也出售它的軟件，幫助醫(yī)療人員掌握病人信息），目的是加強(qiáng)在健康數(shù)據(jù)分析方面的業(yè)務(wù)能力。IBM團(tuán)隊(duì)表示，兩宗收購案將有利于IBM把先進(jìn)的分析和認(rèn)知計(jì)算技術(shù)運(yùn)用于初級保健提供商、大型醫(yī)院系統(tǒng)和醫(yī)生網(wǎng)絡(luò)中，提高醫(yī)療保健的質(zhì)量和治療效果。
May
·IBM走進(jìn)美國和加拿大的14家腫瘤中心將部署沃森(Watson)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，根據(jù)患者的腫瘤基因選擇適當(dāng)?shù)闹委煼桨浮?/span>
·IBM與在線心理治療初創(chuàng)公司Talkspace又牽手成功，IBM Watson將基于后者人工生成的心理醫(yī)生匹配數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)，結(jié)合自然語言處理和用戶個性分析技術(shù)，輔助用戶決策，并幫助醫(yī)生給出最佳治療方案。
August
·IBM宣布以10億美元的價格收購醫(yī)療影像公司Merge Healthcare公司，并將其與新成立的Watson Health合并。屆時Watson不僅可以讀懂這些醫(yī)療圖像，還可以根據(jù)巨大的電子病歷數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析診斷。這將是Watson對醫(yī)療行業(yè)的又一次顛覆。
·IBM和美國第二大連鎖藥店CVS聯(lián)合宣布，通過對用戶醫(yī)療健康記錄、藥店數(shù)據(jù)等信息的分析，可以預(yù)測用戶患有疾病的風(fēng)險(xiǎn)，并向用戶提供執(zhí)業(yè)護(hù)士、醫(yī)生以及相關(guān)的醫(yī)療保險(xiǎn)等信息，為用戶制定一個最佳的健康問題解決方案。
December
·IBM 將Watson的認(rèn)知語言處理能力延伸到了孕婦營養(yǎng)咨詢領(lǐng)域，和孕婦營養(yǎng)咨詢商 Nutrition合作開發(fā)出了一款營養(yǎng)查詢app，它將Watson的自然語言處理和Nutrition的孕婦營養(yǎng)數(shù)據(jù)庫相結(jié)合，為新晉媽媽提供個性化的膳食建議和24/7的營養(yǎng)數(shù)據(jù)查詢服務(wù)。
在醫(yī)院工作的Watson長什么樣？
在IBM于2014年公開的一段視頻中，以一位肺癌患者為例，Watson是這么幫助腫瘤科醫(yī)生做出治療方案決策的。
患者大和女士，37歲，生于日本大阪，從來不吸煙，最近總是咳嗽并伴有呼吸困難。家庭醫(yī)生在她的胸部X光片中發(fā)現(xiàn)了可疑的腫塊，CT和活檢結(jié)果顯示這些腫塊可能是惡性腫瘤。于是她被轉(zhuǎn)診至了腫瘤科。
腫瘤科醫(yī)生在見患者前，查看了家庭醫(yī)生發(fā)來的電子病歷，他還用Watson對這份病歷進(jìn)行了解析?？梢钥吹剑槍@個案例，Watson分析了三千多本教科書，六十多個治療指南，二十多萬篇期刊文獻(xiàn)，六萬多個臨床試驗(yàn)，以及十萬多份其他臨床資料。
Watson把患者病歷中的關(guān)鍵點(diǎn)逐條列出，并提出需要補(bǔ)充的信息。比如：患者是否咯血？聽力是否正常？
Watson還提出了一系列檢查建議，比如分子病理檢查（Molecularpathology panel），腦部MRI等。如果醫(yī)生點(diǎn)擊每一條建議后面的“證據(jù)”按鈕，就可以看到Watson提出該建議的理由。
比如點(diǎn)擊了“分子病理檢查”后面的“證據(jù)”按鈕后，彈出的對話框左邊是Watson提出該建議的理由概述，右邊是具體的參考文獻(xiàn)。如果腫瘤科醫(yī)生認(rèn)為某條參考文獻(xiàn)不適用，可以點(diǎn)擊紅色的“X”按鈕將其移出考慮范圍；如果想要查看具體文獻(xiàn)，可以點(diǎn)擊藍(lán)色的的“>”按鈕。
Watson還給出了三個治療方案建議以及相應(yīng)的“信心指數(shù)”。因?yàn)榇藭r患者的相關(guān)信息并不完整（還有一些檢查沒有做），每條建議的“信心指數(shù)”都不算高。
Watson也根據(jù)患者的具體情況推薦了一些相應(yīng)的臨床試驗(yàn)。
在做好準(zhǔn)備后，腫瘤科醫(yī)生見到了患者，他們討論了下一步需要進(jìn)行的檢查?；颊弑硎驹敢馀浜?，并希望選擇能沒有脫發(fā)副作用的治療方案——孩子還小，很難解向他們釋清楚媽媽為什么掉頭發(fā)。醫(yī)生隨即將這些信息語音輸入電子病歷系統(tǒng)，并為患者預(yù)約了一系列后續(xù)檢查。
10天后，患者第二次見到了醫(yī)生。
此時患者的后續(xù)檢查結(jié)果出來了，Watson也將結(jié)果更新到了系統(tǒng)中：分子病理檢查顯示發(fā)現(xiàn)了基因突變，但腦部MRI顯示腫瘤還沒有擴(kuò)散至大腦。
因?yàn)檎莆樟诉M(jìn)一步的信息，Watson對幾個治療方案建議的“信心指數(shù)”也有了變化。方案1“信心指數(shù)”最高，而且符合患者“不希望掉頭發(fā)”的考量。
注意：Watson的這個排序是以“治療方案的清晰和有效”作為第一優(yōu)先級的，這之后才會考慮患者對于“避免脫發(fā)”的需求。所以，盡管治療方案3也可以避免脫發(fā)，“信心指數(shù)”仍然偏低。
每條建議方案后面，也都有一個可以查看相關(guān)證據(jù)的“證據(jù)”按鍵。點(diǎn)擊后彈出的對話框中，左邊是Watson選擇該方案的理由概述，右邊是具體的參考文獻(xiàn)。
在第二次見面中，患者提到她昨天咯了血，醫(yī)生當(dāng)場將此信息更新至了電子病歷中。隨后，Watson也馬上修改了他的治療方案建議——將方案1中一種不適合咯血患者的藥物從方案中移除。對此，醫(yī)生可以選擇同意該修改，也可以選擇不同意。
所有信息更新后，Watson對各個治療方案的“信心指數(shù)”再次發(fā)生了變化，而且推薦的臨床試驗(yàn)也被篩選至只剩一個了。醫(yī)生最終選擇了“信心指數(shù)”最高且兼顧患者“不愿脫發(fā)”顧慮的方案1。
除了針對單個患者案例的頁面，Watson還有一個針對全系統(tǒng)案例的統(tǒng)計(jì)頁面。這個頁面總結(jié)了他被運(yùn)行的具體地點(diǎn)、被咨詢的腫瘤種類分類、有效性、運(yùn)行時長、被引用次數(shù)最多的文獻(xiàn)等信息。
人工智能正在挖掘多種醫(yī)療需求
人工智能技術(shù)既能提高客戶醫(yī)療體驗(yàn)，也能降低醫(yī)療成本。除了Waston外，其他人工智能也在醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)默默耕耘良久了。
人工智能監(jiān)測院內(nèi)感染
該項(xiàng)目由一系列數(shù)據(jù)流模型評估來完成，主要監(jiān)測可能造成醫(yī)院獲得性感染（NIs）的細(xì)菌的衍生與傳播。醫(yī)院或醫(yī)院獲得性感染（NIs）是住院患者常見的并發(fā)癥。而醫(yī)院病人記錄電子化的可能則能夠允許機(jī)器自動識別和監(jiān)控NIs的活動。根據(jù)歐洲監(jiān)控系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)我們開發(fā)了一個基于模糊知識系統(tǒng)，它將用于識別和監(jiān)控重癥監(jiān)護(hù)病房NIs的活動，并且已經(jīng)在維也納總醫(yī)院投入使用。該系統(tǒng)名為Moni，主要監(jiān)測NIs，包括利用醫(yī)學(xué)知識包（MKPs）來確認(rèn)和監(jiān)測血液中的各種感染，比如肺炎、尿路感染以及中心靜脈導(dǎo)管相關(guān)的感染。
機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)個人診療方案
同樣都是接受乳腺癌治療，這兩個人可能有著完全不同的身份。一個可能是馬拉松運(yùn)動員，而另一個則是一位安靜的讀者；可能一個是煙癮者，而另一個則是執(zhí)著健康的狂熱分子；可能一個已經(jīng)60歲而另一位才滿40….這些不同之處，這兩位女性患者可能需要采取不同的治療方式。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和匹茲堡大學(xué)的科學(xué)家們正在利用人工智能來從海量數(shù)據(jù)，比如電子健康記錄、影像診斷、處方、基因組分析、保險(xiǎn)記錄甚至是可穿戴設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中來提取有用信息，來為特定的一類人群而不是特定疾病來制定合理的衛(wèi)生保健計(jì)劃。
愛因斯坦II勞動力解決方案
很多醫(yī)院使用Einstein II workforce management solution（ 愛因斯坦II勞動力解決方案）來靈活調(diào)度關(guān)于人口普查，員工可用性和歷史數(shù)據(jù) 。該系統(tǒng)主要用來提高現(xiàn)有的勞動力資源效率，它采用云解決方案，不需要購買額外的硬件和服務(wù)器空間，數(shù)據(jù)實(shí)時更新。它就像一個“水晶球”一樣，能夠了解到所有醫(yī)院工作人員的工作狀態(tài)，整個系統(tǒng)以醫(yī)院的調(diào)度規(guī)則為基礎(chǔ)，同時也考慮到臨時調(diào)度的需要，因此能夠確保大多數(shù)情況下人員調(diào)配的合理性。 另外，愛因斯坦II也能夠作為一個分析工具，利用自帶的人工智能引擎，它能夠從歷史行動中提取有效的“行動”和“模式”，從而來決定當(dāng)前和未來的選擇。此外，在維護(hù)時它也能夠產(chǎn)生實(shí)時的分析報(bào)告，所以會議報(bào)告工具也是不錯的選擇。
Aicure：遵醫(yī)囑用藥解決方案
AiCure堅(jiān)持提供更好的服藥解決方案，那么它是如何工作的呢？
首先它有一款很好用的交互軟件，使用者需要填入日常服用劑量，此外這款軟件對用戶的像素也有一定要求，畢竟實(shí)時成像嘛。
然后AiCure的HIPAA兼容平臺采用的面部識別和運(yùn)動傳感器通過智能手機(jī)自動化直接觀察病人的服藥行為。該平臺旨在監(jiān)測不同藥物和多種給藥途徑（口服，舌下含服，吸入器，注射筆）。應(yīng)用程序和儀表盤可以很容易地使用多國語言展示。
之后，所有觀察到的數(shù)據(jù)會被加密和模糊化，安全的信息（語音，文本消息）會被集成到儀表盤中。
該應(yīng)用比較突出的一點(diǎn)就是具有很強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，它能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的積累優(yōu)化監(jiān)測和治療方案還可以檢測虛假的敷衍行為（服藥時間篡改，不尋常的藥物中斷等），當(dāng)然一切都?xì)w功于其強(qiáng)大的人工智能算法。
Alme Health Coach
慢病患者的虛擬助理
醫(yī)療保健主要的問題之一就是不能堅(jiān)持治療計(jì)劃和醫(yī)生的囑咐方案。Alme Health Coach主要服務(wù)于患有慢性疾病的病人，因此整個治療周期非常漫長，所以指尖之前病人需要充分了解這款應(yīng)用的目的，并與其建立信任關(guān)系。
Alme希望病人能夠知道它的工作動機(jī)，那就是通過了解病人的飲食習(xí)慣、鍛煉周期、服藥習(xí)慣等個人生活風(fēng)格，經(jīng)過人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后來為其提供慢性疾病的整體狀態(tài)，并為其提供個性化的健康解決方案。
它主要是以一位“虛擬助手”的身份出現(xiàn)的，能夠自動化幫助病人規(guī)劃日常健康安排，監(jiān)控睡眠，提供藥物和測試提醒，甚至可以反向推導(dǎo)出一些不服從這些提醒的患者產(chǎn)生懶惰心的根源。所有這些活動的目的就是希望以一種全自動化的方式幫助慢性疾病患者改變不良習(xí)慣，養(yǎng)成一種更健康的生活方式。
它能夠無縫的融入病人的生活中，其API能夠和可穿戴設(shè)備、手機(jī)、企業(yè)系統(tǒng)、電子病例等進(jìn)行整合，解決數(shù)據(jù)跨平臺轉(zhuǎn)移的麻煩。
AdverseEvents Explore
藥物作用預(yù)測算法
主要提供FEARS批準(zhǔn)的藥物作用的數(shù)據(jù)，以及通過自由信息法（FOIA）訪問專有信息的權(quán)利，能夠幫助醫(yī)生獲得實(shí)時的藥物安全性和成本資料，該瀏覽器核心分析算法Rxsuite主要包括RxFilter、RxCost、RxSignal、RxScore。 RxFilter通過17步算法完整優(yōu)化了FAERS的數(shù)據(jù)集，使之能夠被完全訪問和檢索；而RxCost則是一種以確定藥物不良反應(yīng)事件的直接成本，使決策能夠依據(jù)醫(yī)療總成本進(jìn)行的標(biāo)準(zhǔn)化的方法；RxSignal是一種預(yù)測算法，能夠提醒用戶新出現(xiàn)的和以前未知的藥物所產(chǎn)生的副作用，這些副作用在未來可能引發(fā)FDA的質(zhì)問；RxScore是首個藥品安全評分系統(tǒng)，可以迅速？？總結(jié)全面批準(zhǔn)后的藥品安全問題，就像FICO信用評分系統(tǒng)一樣。
Modernizing Medicine
為醫(yī)生提供智能治療工具
現(xiàn)代醫(yī)療公司致力于醫(yī)學(xué)現(xiàn)代化，他們使用電子醫(yī)療助手（EMA）來提供整個綜合服務(wù)和解決方案。整個系統(tǒng)界面非常直觀，并且可以根據(jù)每個醫(yī)生的風(fēng)格自主調(diào)整，同時它基于云端存儲，可以實(shí)時保存數(shù)據(jù)。就像我們平時使用手機(jī)一樣，系統(tǒng)自帶有指尖繪圖功能，醫(yī)生可以通過快速觸摸和手指滑動屏幕來建立每個病人的圖表、賬單等醫(yī)療數(shù)據(jù)。 通過EMA系統(tǒng)，醫(yī)生通過觸摸屏幕就可以了解病人的病史。Modernizing Medicine目前已與 IBM Watson的人工智能系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合，號稱他們與一般的EMR系統(tǒng)可大不一樣，它將提供正合你意的工作方式。
英國醫(yī)保系統(tǒng)用AI機(jī)器人處理醫(yī)療求助
英國國民健康服務(wù)（National Health Service, 下稱 NHS）正在試驗(yàn)一個醫(yī)療聊天建議機(jī)器人，與人工智能應(yīng)用 babylon 合作，想用 AI 對醫(yī)療求助熱線進(jìn)行分流。
每個癥狀背后都是浩如煙海的可能性。babylon 會詢問用戶更多細(xì)節(jié)，排除部分情況，據(jù)此提出下一步的建議。
對話的回合數(shù)依據(jù)癥狀復(fù)雜程度而定。例如詢問皮疹的情況，AI 會干脆利落地回答你，皮膚問題情況復(fù)雜，請直接聯(lián)系醫(yī)生。但如果是反胃，AI 則會詢問體溫、飲食、平衡、情緒等一系列相關(guān)情況，如果還是不能確定病因，才會建議你聯(lián)系醫(yī)生作進(jìn)一步檢查。
babylon 的基礎(chǔ)功能包括記錄看診信息、健康量化、家庭管理等。
醫(yī)療AI面臨的挑戰(zhàn)
盡管前景明朗，人工智能CDS系統(tǒng)現(xiàn)在仍處于萌芽階段，要正確應(yīng)用這個技術(shù)，需要醫(yī)生、患者等多方不斷地為其輸入信息。而且，開發(fā)一個系統(tǒng)是非常昂貴的，為了保持系統(tǒng)的最佳狀態(tài)，還需要持續(xù)地進(jìn)行操作訓(xùn)練。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，Watson已經(jīng)被臨床護(hù)士培訓(xùn)了14,700小時了。
醫(yī)療健康領(lǐng)域使用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)并非毫無爭議。
一方面，有些人滿懷熱情地認(rèn)為，在醫(yī)療領(lǐng)域利用這些技術(shù)可以挽救生命，獲得新的醫(yī)療突破，為患者提供各種個性化的治療方案，從而滿足不同人的需求。
而另一方面，也有不少人持懷疑態(tài)度。他們重視個人隱私，對機(jī)器缺乏信任，擔(dān)心自己的病例被泄露，
所以，人工智能CDS系統(tǒng)如果想要完整地包含所有的基礎(chǔ)科學(xué)及臨床數(shù)據(jù)，必須要有清晰的發(fā)展規(guī)劃和政府及企業(yè)的不斷投入。
在美國，如果要普及較為成熟的第四級電子病歷系統(tǒng)（即，實(shí)現(xiàn)醫(yī)囑輸入電子化和CDS系統(tǒng)的病歷系統(tǒng)），在10年的適應(yīng)期內(nèi)每年的花費(fèi)為280億美元；也有研究機(jī)構(gòu)估測Watson的初步開發(fā)成本在9億到18億美元之間。接下來，如果要在全美的醫(yī)療機(jī)構(gòu)中廣泛普及人工智能CDS系統(tǒng)，則需要更多的投入。難怪有人會質(zhì)疑：像Watson這樣的人工智能CDS系統(tǒng)可以有效率地改善患者的健康嗎？有其他“多快好省”的辦法嗎？
至于Watson在中國醫(yī)院的應(yīng)用，除了上述這些問題，還需要更大規(guī)模更長久的人力物力投入，以解決一系列本土化的問題。例如：輸入大量中國腫瘤疾病的相關(guān)信息，訓(xùn)練Watson在中文語言環(huán)境下發(fā)揮作用等。
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