（文章來源：中國基因網(wǎng)）

人工智能正在世界各地的臨床環(huán)境中進行測試，這不是什么秘密，但將復雜的算法應用到過時的醫(yī)療系統(tǒng)中是一個現(xiàn)實的目標嗎?我們與Matej Adam談論IBM正在進行的研究。我們投資于人工智能，開發(fā)了一個名為沃森(Watson)的人工智能平臺，以IBM創(chuàng)始人之一的名字命名。當我們開發(fā)這項技術時，從一開始就很明顯，它在醫(yī)療領域的應用有多種原因。

一個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構化數(shù)據(jù)。醫(yī)療保健涉及大量非結構化數(shù)據(jù);對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)被用于通知個別病人的情況，但它很難進行分析和使用以外。

人工智能可以用來從不斷增長的數(shù)據(jù)海洋中獲取信息。與此同時，醫(yī)療成本不斷上升，員工、醫(yī)療服務和協(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對這些迫在眉睫的醫(yī)療問題。我們傾向于使用“增強智能”這個術語，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)療領域。我們的技術是一種幫助。這可以比喻為在車上使用GPS——GPS幫助導航，但人仍然是司機。

從這個角度來看，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)療是一個特別突出的例子，因為它在數(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現(xiàn)自動化，那么系統(tǒng)將受益匪淺。

這可以解放專業(yè)人員——醫(yī)生或護士——的能力，讓他們從事更多有價值的工作，而不是常規(guī)的、重復性的工作。在醫(yī)療保健領域，幾乎所有領域都有未開發(fā)的、難以置信的改善潛力。以腫瘤學為例，這是我們特別關注的領域之一。每年腫瘤學有7萬項新的研究、文章和證據(jù)。這是不能被個人利用的。但是，我們可以設計一個系統(tǒng)來幫助定位，并提供相關的信息。

我們看到這項技術的早期實施對多能腫瘤學家的決策產(chǎn)生了重大的積極影響。這表明，我們的技術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。在特定的國家進行地方研究似乎很重要因為這是他們的醫(yī)療保健在提供醫(yī)療服務方面的運作方式;人們關注當?shù)氐默F(xiàn)實和條件。我們把研究和研究帶到當?shù)亍?/p>

我們也在評估這項技術的影響。最終，隨著時間的推移，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?shù)靥囟ㄐl(wèi)生保健系統(tǒng)的實際含義。有兩個障礙: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事實，即某人必須發(fā)送發(fā)票、退款、醫(yī)療保險請求或類似的東西。這取決于你在哪里，以及報銷制度的類型。

逐漸地，真實的臨床信息被捕獲。然而，形式和質(zhì)量是一個問題，因為不同的醫(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，分析結果將是質(zhì)量差的。第二個更有挑戰(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)學的角度來看，這是件好事，因為這意味著人們不會因為前一天上網(wǎng)搜索的內(nèi)容而每天被區(qū)別對待。臨床研究有助于建立這方面的指導方針。

此外，引入這些過程對可提供的護理組織和協(xié)調(diào)水平有影響。這對醫(yī)療方面的應用較少，而對工作流的應用較多。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問題，并幫助從業(yè)者認識到這不是一個替代業(yè)務，實際上我們會幫助他們，并提供許多好處。

然而，有一個共識是，我們需要向社會解釋人工智能意味著什么，而不是由機器人組成的軍隊接管系統(tǒng);相反，它基本上是工具的集合。在IBM，我們發(fā)布了關于人工智能的價值觀和行為準則。這包括這樣的概念，即我們不會在提供者不了解數(shù)據(jù)的情況下使用數(shù)據(jù)，這與其他許多業(yè)務不同。我們的工作不是取代人;我們的目標是替換任務，釋放更多有價值的任務的能力。事實上，我們實際上是在創(chuàng)造以前不存在的新工作和能力。

我認為這種透明度是必要的，因為歸根結底這是一個信任的問題。公眾和專業(yè)觀眾都需要相信我們的技術。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，以達到可持續(xù)發(fā)展的目的。未來10年，人口老齡化和疾病負擔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)人員在機械的、重復性的任務上花費更少的時間，而在有價值的任務上花費更多的時間。Matej Adam領導著IBM在整個EMEA的Watson健康領域的腫瘤學投資組合，將人工智能技術應用于臨床實踐。Adam擁有20年的經(jīng)驗，是一位專注于醫(yī)療保健和生命科學中的信息和通信技術的高管。

在此之前，Adam領導了幾個國家醫(yī)療信息交換項目的設計和開發(fā)，并為地區(qū)和國家政府提供電子健康和健康信息技術戰(zhàn)略方面的咨詢，以改善醫(yī)療結果。Adam對新技術部署充滿熱情，曾管理過幾個病人安全和醫(yī)院流程改進的轉(zhuǎn)換項目，并領導了IBM的全球醫(yī)療解決方案戰(zhàn)略和投資組合。

亞當是英國雷丁大學(University of Reading)亨利商學院(Henley Business School)的MBA畢業(yè)生，主攻金融和信息技術。在他的業(yè)余時間，他喜歡滑雪和與他的家人在歐洲旅行。沃森健康是IBM的一個業(yè)務部門，致力于開發(fā)和實現(xiàn)認知和數(shù)據(jù)驅(qū)動技術，以促進健康。沃森健康技術公司正在應對世界范圍內(nèi)最大的醫(yī)療保健挑戰(zhàn)，包括癌癥、糖尿病、藥物開發(fā)等。