人工智能诊断癌症进展到哪里了？

看看IBM-Watson的最新研究成果

人工智能

编者按
IBM Watson利用人工智能技术在自动化诊断领域不断取得突破，那么，它已经做好准备替代人工诊断了吗？最新的测试给出了答案。

在本周圣安东尼奥举行的乳腺癌学术研讨会上，IBM Watson展示了之前完成的双盲验证实验，实验结果表明IBMWatson可以在大部分时候给出和一组肿瘤专家一致的诊疗意见。
IBM早些时候与Memorial Sloan Kettering癌症研究中心合作开发了基于人工智能的超级计算机IBMWatson for Oncology，可以从电子病历当中抓取并处理结构数据和非结构数据，通过机器学习来完成分析，为肿瘤学医生给出辅助性建议。
这项实验的完成方，印度邦加罗尔的马尼帕尔癌症中心主席Somashekhar博士表示，Watson可以在包括乳腺癌、肺癌、直肠癌等方面给出建议，而“我们希望更进一步了解，使用它到底会对我们肿瘤医生的日常行为有怎样的影响，并评估Watson给出的建议和我们专家组的建议的异同。”
为此，他们组织了一个由12到15名肿瘤医生组成的专家组，每周会面一次来回顾并探讨该医院过去收录的总共638个乳腺癌病例。专家组被要求给出与Watson的输出类别相一致的三种诊疗建议：推荐标准治疗、需要进一步探讨和不推荐。
在结果中可以看到，在Watson给出的所有推荐标准治疗和需要进一步探讨的建议当中，有90%与专家组给出的意见一致。
而在另外一个回溯性研究中，整体的一致率为73%，但是这一比率在不同类型的乳腺癌病例当中有明显不同：在非转移性病例中一致率达到了80%，而在转移性病例中只有45%。在三阴性乳腺癌病例中，Watson给出的建议的68%与专家组一致，而在HER2阴性病例中，一致率只有35%。
对此，Somashekhar博士表示并不惊讶，因为针对三阴性乳腺癌的治疗选择相对更少。“对HER2阴性病例，有更多的治疗方法和变量需要考虑，”他解释道：“这也大大提高了问题的复杂程度，更复杂的病例往往会带来不统一的诊疗建议。”
该研究同时还比较了从分析病例到给出诊疗建议的时间。在人工诊疗一方，一般需要20分钟给出建议，而在更加熟悉病例的情况下，时间可以缩短到12分钟。而Watson的整体平均耗时为40秒。
基于这项研究结果，Somashekhar博士表示：尽管人工智能已经在医学诊断上做出了令人振奋的突破，现在认为这项技术可以取代人工诊断还为时过早，目前更适合的功能还是作为医生们的辅助工具，为正确诊断和治疗提供帮助。
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