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【35 under 35】43-刘屹医生：强大的肿瘤治疗专家组！———Watson医生

2017年08月29日

编译：刘屹-陕西省人民医院-肿瘤内科

来源：肿瘤资讯

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2017中国城市癌症最新报告出炉：全国每天约1万人确诊癌症；到85岁，一个人患癌累计风险为36%......恶性肿瘤发生率的逐步上升，这样恶劣的疾病环境、越来越多的个体病例，使医生不得不面对庞大并且复杂的医疗数据。那么，如何从这样庞大的数据库里找到他们所需要的针对特定病人的治疗信息就成为困扰医生的难题，正常来说，花费几年的时间可以从中筛选出所需要的信息，但这样会严重影响患者的治疗。而人工智能与医学领域的结合，就可以为医生节省大量的筛选时间，辅助医生进行诊断、缓解医疗产能不足、解放优质医疗资源，提供个体化精准治疗，为广大肿瘤患者带来了福音。而Watson医生是目前认知计算在医疗行业最成熟的应用。

那么，什么是Watson医生呢？

Watson医生是拥有世界最强大脑的学霸医生，是认知计算系统的杰出代表，也是一个技术平台。自2014年开始，Watson医生已经在美国安德森癌症中心上岗，运行之后被誉为“未来最好的癌症专家”和“医神”。据测算，Watson的诊断准确率达到73%。它依靠学习MSK（纪念斯隆-凯特琳癌症中心）及美国44家医疗机构的大量历史癌症治疗案例和MSK肿瘤专家的培训，来对不同患者进行分析，可以提供精准详细的治疗方案，并能够提供相应的临床应用证据、用药以及不良反应等数据。

Watson医生有多厉害呢？

它的“大脑”中存储了超过 300 种医学期刊, 超过200本书籍, 和超过 1200万页的论文研究数据，包括字典、百科全书、新闻、文学以及其他可以建立知识库的参考材料，可以适应瞬息万变的癌症治疗方案领域，并与其共同发展（每3月至少更新一次），并且阅读能力惊人，可以每秒处理500GB的数据，相当于1秒阅读100万本书，几秒之内就可以筛选150万份患者的病历和治疗结果。

它能提供给我们什么帮助呢？

恶性肿瘤属于全身性疾病，传统的单一学科诊疗模式缺少整体规划，散乱无序，难以达成最佳效果。MDT（多学科团队）以患者病情为核心，根据身心状况、肿瘤部位、病理类型、分期、分子生物学特征和发展趋势，有计划、合理地应用多学科治疗手段，通过更为精确的疾病评估和更具针对性的个体化治疗，达成最佳的临床和生存获益。Watson医生可以通过移动终端即可完成MDT会诊全流程业务、音视频实时交互、患者信息全程共享等协作。轻松实现随时、随地、随需的在线移动会诊，摆脱时空限制。同时，它可以提供患者全息视图和平台内共享，使MDT专家快速、全面掌握患者病情。当专家无法参与现场会诊时，也能随时随地了解会诊全貌，并提供远程治疗。给患者提供全球最强专家团队的治疗意见。

Watson肿瘤医生具体哪些特点呢？

1）前沿性：和基因工程、纳米技术一样，人工智能Watson代表了前沿科技和未来方向。同时，由于其强大的学习能力，能够为患者和医生提供最前沿的肿瘤医疗知识等

2）规范性：Watson 经过严格规范的训练，掌握大量的肿瘤医疗文献知识和肿瘤病例信息，其数据符合多中心、大样本、前瞻性和随机对照的特性。方案的建议符合临床指南和专家共识。

3）个体化：Watson能够对肿瘤的分期，患者体力状况，脏器功能，基因检测，既往治疗等进行全方位的评估，提供个体化的肿瘤诊疗方案建议。

4）精准性：Watson 基于循证医学证据的的类别高低，对所给方案的建议也有不同分类或排序，对于药物的不良反应有详细的提示，对放化疗的周期，序贯也有细节的建议，一些证实无效或有反作用的方案也会给出提示，并提供依据。

有了Watson医生，是不是就不需要医生了呢？

不，Watson医生只是医生的工具，不能代替医生，虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛，可以存储并整合海量的信息，高效的筛选出有价值的数据，但它终究是一台机器，无法与患者面对面的沟通、交流，为患者提供亲切的关怀，在治疗阶段有血有肉的交流方式对患者来说更是一剂心灵汤药，因此，Watson医生终究不能代替医生，只会成为医生的好帮手。

在今年ASCO会议上，来自North Carolina大学的Ethan Basch教授与纪念斯隆-凯特琳癌症中心（MSK）、费城儿童医院、波士顿哈佛肿瘤中心等多家医疗机构的专家进行了随机对照试验，确认在互联网工具的辅助下，肿瘤患者总生存期较对照组明显延长。互联网技术不仅改变了沟通方式，也影响着我们生活的各个方面。

Watson医生的出现不仅使患者不出国门即能得到国外顶尖医疗机构的治疗意见，又能在Watson全面的问诊流程中避免了对患者某些特征的疏漏，再次它可以生成完整的肿瘤患者教育报告，提高肿瘤治疗方案透明度，并且由于所给方案依据充分，以完全中立第三方的身份，能使医患沟通更加顺畅。

未来，在Watson的辅助下，临床医生将会减少筛选所需信息花费的时间，提供为患者制定更加精确、个体化的治疗方案；对于患者来说，可以更快速的完成健康检查，获得更为精准的诊断和治疗建议，节省大量的时间、金钱成本；对于医疗来讲，深度学习可以提高准备效率，同进系统性降低医疗成本，避免信息沟通或知识更新效率引起的区域医疗差异带来的知识偏差，使患者得到的最佳诊治。

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参考文献

1.DOI: 10.1200/JCO.2015.63.0830 Journal of Clinical Oncology 34, no. 6 (February 2016) 557-565.