“著有《颠覆医疗》的未来科学家Eric Topol曾引用奥地利的约瑟夫.熊彼得的话：铁路并不是由货运马车的车主建造的。”那么，AI医疗的未来是由谁来构建？如何构建？
当AI遇上医疗，医生与患者是否能从这项技术中真正获益？随着影像识别、自然语言处理、神经网络、深度学习、专家系统等技术的发展，以及人工智能在理解、推理、学习、互动等应用层面的突破，人工智能是否做好了助力临床决策的准备？人工智能如何助力构建未来医疗呢？
“当AI与勇于拥抱新技术、敢于尝试新技术的医务人员相遇、磨合并同行之后，才可以让患者获益，相信这一天一定会越来越近。” 同济大学附属上海市第十人民医院肿瘤科主任许青这样告诉记者。
IBM在AI+医疗的产业化之路上一直是先行者。对于一路走来的IBMWatson，业界有赞赏，亦有质疑声音。本文希望通过回顾Watson医疗的路径来反观如何构建AI医疗。
近日，IBM Watson Health部门的高管接受了《经济观察报》的采访，详细介绍了Watson在医疗领域的实际进展，在中国的具体落地情况以及生态发展。
替代还是协同，机器智能的定位是什么？
时间回溯到2011年，IBM Watson在美国智力问答节目（Jeopardy）中击败两位人类选手取得冠军而一炮而红；之后IBM Watson的商业化之路正式开启，并于2014年成立IBM Watson业务部门，迅速在教育、金融、零售、时尚、交通、能源等领域实现应用；同时，IBM对医疗领域寄予厚望，于2015年初成立Watson Health，通过一系列的战略布局，IBM收购了四家大型的医疗数据公司，包括一家影像公司、一家数据平台公司、一家医疗影像公司、还有一家是深耕健康保险领域的Truven。同年，IBM宣布向AI和云平台转型。
成立三年来，砸下数十亿美元的Watson Health具体要做什么？
中国临床肿瘤学会（CSCO）常务理事、秘书长江泽飞教授
IBM 负责认知解决方案及IBM研究院高级副总裁JohnE.Kelly博士，曾在华尔街日报发表的博文中表示，IBM Watson Health 关注的重点是，将下一代 AI 技术应用于癌症治疗，并应对医疗健康行业一些重大的挑战，让世界各地的人们享受更美好、更健康、更长久的生活。他曾说，针对助力癌症治疗，IBM Watson三个独特的解决方案分别为：Watson 肿瘤解决方案(WfO, Watson for Oncology) 、Watson 临床试验匹配解决方案(WfC, Watson for Clinical Trial Matching) 和Watson 基因解决方案(WfG，Watson for Genomics)。
此外，Watson Health还包括一系列认知科技解决方案，例如，Watson医疗影像分析解决方案（Watson Imaging Clinical Review），Watson 药物研发解决方案（Watson for Drug Discovery），WatsonCareManager（Watson 照护管理），PlatformforHealth& CognitiveServices（Watson健康及认知服务平台）等等。可见，WfO和WfG只是“家族中的二个成员”。
WfO, Watson for Oncology界面展示
截至目前，Watson Health已有超过15,000个客户与合作伙伴，触及超过185,000位病患与消费者。并且，与全世界300多家癌症机构签订了合作伙伴关系，惠及患者人数已远超12万。
外界最为关注的是，在癌症治疗决策中Watson与医生的关系。那么， Watson在癌症治疗中，到底如何定位？其价值是什么？
“IBM Watson肿瘤解决方案的定位是要成为医生的好帮手、好助手，为他们提供更好的治疗方案建议。”IBM Watson Health肿瘤与基因解决方案副总裁 Steve Harvey对记者表示，“Watson并不做诊断，而是一个辅助决策的智能支持系统。这个系统会尽职尽责地为医生推荐治疗的选择方案，但最终的治疗决策是由医生做出”。
同济大学附属上海市第十人民医院肿瘤科主任、肿瘤学教研室主任、许青教授
同济大学附属上海市第十人民医院肿瘤科医生携手Watson联合义诊
具体来说，Watson在帮助医疗卫生工作者照顾患者的整个过程中能够提供决策支持引擎，并且提供出医疗循证证据。
Steve Harvey补充说，这个引擎由IBM Watson和MSKCC的专家们共同开发并且训练。对于Watson肿瘤解决方案的具体工作方式，他介绍，首先是WfO接收到来自于护士、医生所填的去隐私的、与患者相关的、具体的属性和具体的病例情况，这个引擎能够进行自动化的分析，之后它将会利用人工智能为医生提供一系列的治疗推荐方案建议、治疗选择方案建议。
Steve Harvey强调，Watson肿瘤解决方案已经涉及330种医学期刊，有200多本医学教科书，以及数千万份的文献，从而根据循证医学为患者治疗提供哪些是优选的，哪些是次选的，并且出示引证的具体原因。“当然，还有很多具体的细节，比如，包括药物的剂量、药物的副作用、相互作用，以及患者教育的材料。”
截至目前，WfO已经覆盖了13个癌种，占了全球最为常见的，也就是说患病率和发病率占到80%的常见的癌症。Steve Harvey透露，“计划未来两年再拓展三个癌种。”
如何提升本土化程度？
癌症是人类目前面临的最大挑战之一。有统计数据显示，中国每天大约有12,000个新的癌症诊断病例。对于医生专家来说，实现精准的癌症治疗不仅需要了解先进的最佳治疗方案实践，不断地对庞大且复杂的肿瘤研究资料进行深度的研究和分析，他们最大的挑战还包括应对每天以秒递增的海量数据，这其中包括80%的非结构化数据(例如视频、影像、声音、行为等等)。
在中国，AI医疗的发展需要通过政府部门、技术拥有方和商业机构、医疗机构和医联体，以及学术团体的通力合作。
百洋智能科技携手IBM，于2017年6月，分别将Watson肿瘤治疗方案以及Watson基因解决方案引进中国。
