美股IBM Zinio Reader： IBM華生變身完美助手 讓醫師從不屑到愛不釋手

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IBM華生變身完美助手　讓醫師從不屑到愛不釋手

解讀龐大醫學資料庫　判斷病因準確度85%

IBM華生變身完美助手　讓醫師從不屑到愛不釋手

IBM華生（Watson）投入於醫療研究，宣稱能協助正確判斷、減少錯誤，未來計畫應用於治療癌症與罕見疾病上，已受到醫界高度關注。

文／陳彥淳

美國ＩＢＭ的人工智慧「華生」（Watson）到底有什麼本事，竟能讓最具專業權威的醫師們，從原本嗤之以鼻，到後來竟變得愛不釋手？

一如往常，一位女病人推門進入問診室，在醫師的對面坐了下來，氣虛微弱地訴說著身體的不舒適：「昨天晚上開始發燒，身體不太舒服，全身痠痛、肚子悶悶的，而且還有點流鼻涕，好像是感冒了，我最近工作很多，可以給我一些不會嗜睡的感冒藥嗎？」

聽得懂人話、也會學習

醫師百年才能讀完的資料　華生只要15秒

醫師仔細地聆聽各種病徵，這已經是他今天的第20名病人，他看了一眼旁邊的電腦字幕，轉頭再問這位女病人：「最近上廁所的情況如何？有經常憋尿嗎？」女病人有些疑惑地回答：「對，最近經常忙到沒時間上廁所。」接著醫師再問：「今天有頻尿的感覺嗎？」女病人說：「有，但應該是感冒，所以我喝了比較多的水……。」經過幾次追問，最後醫師下結論：「你不是感冒，你是得了尿道炎，才會引起發燒。」

一旁的電腦字幕上早就寫著：「感冒可能性80％，尿道炎可能性60％……。」這樣的判斷力，正是來自於華生。

據統計，美國每年有超過150萬件醫療糾紛案件，絕大多數都因為醫師的診斷與治療無法基於實證基礎；然而，醫學資料每5年就增加2倍，醫師必須花很多時間才能消化完。

台灣ＩＭＢ軟體事業處總經理賈景光指出，華生挾著高度運算能力，結合臨床病例與實驗資料庫，具有學習、歸納等人工智慧，已發展出具備實際診療及實證基礎的決策系統，「一位醫師看完1000萬份病歷，須花費192年時間，但華生只要15秒就能完成學習，再進行歸納與判斷，算出可能的機率。」

「通常華生判斷可能性最高的病因，和醫師看法都很吻合，所以醫師最重視的是華生算出來的第2種可能性，可以提醒醫師針對病徵再度確認，提早發現新病因或是進行排除。」賈景光說，華生能協助正確判斷、減少錯誤，目前應用治療癌症與罕見疾病，甚至是縮短新藥的開發作業，都已受到醫療界的高度關注。

未來，只要再結合病人的電子病歷，華生甚至能針對每個人量身打造不同的醫療方式。根據《日本經濟新聞》報導，日本ＩＢＭ和東京大學醫科學研究所合作，最短只要10分鐘，便能找到適合個別患者的癌症治療方式。

癌症與罕見疾病新救星

盡速找到解方　縮短新藥開發時程

關鍵在於，與癌症相關的基因變異很多，過去專業醫師須查閱龐大的論文和治療數據，但華生可以將人類須花費數週的工作，縮短至10到20分鐘內，因此可在癌症病情加劇前，盡早找到解決方案。

值得一提的是，華生所具備的人工智慧中，有很重要一部分是「語音辨識」；賈景光形容，「就是聽得懂你在說什麼，中文大概是全世界最難學的語文，因為太多的不規則，但ＩＢＭ也已完成開發。」

正因為華生「聽得懂」，透過聆聽病患講話，可判斷病患是否有老人痴呆症，過去醫師必須進行半小時以上的檢測，但透過華生只要5分鐘即可下判斷。

ＩＢＭ與醫療研究單位合作，透過手機應用程式（App）展示圖片、詢問測試者問題，包括要測試者重複剛才聽過的句子、倒數計數、描述圖片、說出自己知道的動物名字、形容某件傷心事，或者回憶昨天早上發生的事等；這些看似隨機的問題，實際上是一系列的神經心理學測試，每一個問題會用來評估大腦的不同能力。

研究團隊再把上千份患者的資料分成3組，一是聲稱自己失憶卻沒有明顯異常的人，二是痴呆症前期、出現輕度認知功能障礙者，第三組則是早期痴呆症，將這些資料全部輸入華生的資料庫中。

華生必須先「聽懂」測試者的表達情況，包括掌握陳述的語調、出現猶豫的數量，文字的停頓、用詞的聯貫性等進行分析，再與資料庫比對，最後進行判斷；根據ＩＢＭ發表的數據，其診斷的準確率達到85％。賈景光指出，華生的判斷尚無法成為正式診斷，最後還是要由醫師下決定，但華生已有效地幫助醫師，讓醫療資源的分配可更有效率。

然而，當人工智慧愈來愈強大，你能想像，幾年之後，當你到醫院看病，推開門、走進問診室時，等待你的不是醫師，而是華生？

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