IBMのWatsonは癌の診断能力が人間の医師よりも優れている

IBMのWatsonは、米国のテレビ番組Jeopardyの試合で最高の人間チャンピオンを破った言語に堪能なコンピュータです! – 医療診断のツールに変わりつつある。 膨大な量のデータを吸収して分析する能力は、人間の医師よりも優れているとIBMが主張しており、クラウドによる展開は医療費を削減する可能性もあります。

計画されている広範な展開の第1段階では、ニューヨークのメモリアル・スローン・ケタリングがんセンターと米国の民間医療機関Wellpointとのビジネス契約が、Watsonが病院や診療所に賃貸することができます。 腫瘍学。 それだけでなく、米国の過度に複雑なヘルスケア市場で最も手頃な価格の方法を提案するでしょう。 同時に、コストを削減しながら診断を改善することが期待されます。

2年前、IBMはWatsonが平均2年生の医学生と同じ量の知識を「学んだ」ことを発表しました。 去年、IBM、Sloan-Kettering、Wellpointはワトソンに、腫瘍学に関連する複雑な査読済みの医学知識を理解し、蓄積する方法を教えるために働いてきました。 これは、肺癌、前立腺癌、および乳癌から始まるが、今後数年間に他の癌になる可能性がある)。 Watsonの医学的証拠60万件以上、医学雑誌の200万ページ以上の情報、さらに詳細な情報を得るために、人間の医師では不可能な150万件までの患者記録を検索する能力を持ちました。

Sloan-Kettering氏によると、人間の医師は、患者を診断する際に必要な知識の約20%しか利用しておらず、また、治療方針を試行ベースの確認方法で決定しています。 発表されたばかりの新しい医学知識に追いつくために、記事や論文を読む時間が少なくとも毎週160時間かかり、もちろん、それらの妥当性を検討し、実際に適用しなければならなりません。 Watsonの能力は、理論的には、現在のヘルスケアモデルの欠陥を修正するはずです。 WellpointのSamuel Nessbaumは、Watsonの肺癌診断率が90%であるのに対して、人間医師の場合は50%であると主張しています。

スローン・ケタリング博士のラリー・ノートン博士は次のように述べています。「Watsonが私たちにできるようにさせるのは、その知恵を取り、個々の病気にあまり経験がない人々が彼らの側に賢明なカウンセラーを持つことができるようにすることです 最も経験豊富な人々の知性と知恵を利用して、意思決定を導くために役立つ」と語った。

この点でWellpointにとっての魅力は、Watsonも予算上の浪費を減らすべきだということです。米国で毎年2兆3000億ドル(1兆4600億ポンド)の医療費を浪費しています。 Watsonは、ここでは「利用管理」と呼ばれるもののツールとなります。管理者は「できるだけ安い方法を実現するために」取り組んでいます。

Wellpointの声明によると、「自然言語処理は、テキストベースの治療要求などの非構造化データを活用しています。世界全体のデータの80%は構造化されておらず、従来のコンピューティングを使用して処理すると、利用するための管理プロセスにおいて、膨大な時間と資源を消費することになります。

このプロジェクトはまた、Watsonが治療指針、方針、および医療のベストプラクティスとともに共同進化することを可能にすることによって、認知システムの早期段階を踏み出します。 このシステムは、支払人やプロバイダがそれを使用するにつれて、繰り返し改善する能力を持っています。つまり、Watsonは、人々の治療法の開発と安価な治療法の両方において、より多くのものを使用するでしょう。

Watsonが最初に考案されたとき、それはIBM本社のいくつかの大規模なマシンを横断していましたが、最近は物理サイズが大幅に縮小され、処理速度は240%向上しました。 今考えているのは、病院、診療所、個々の医師がクラウド上でWatsonで時間を借りることができるということです。患者の情報を数秒後(または最大でも数分後)に送信すると、一連の推奨処置オプションが返されます。 重要なのは、Watson博士が自然言語を解析し、標準化された入力に頼らず、より実用的な柔軟性を提供できることです。

Watsonの名声への前の主張はそれから来た米国gamehow Jeopardyの特別なゲーム! Jeopardy!の形式はこのようなものです。回答はゲームボードに表示され、競技者は回答を質問として表現する必要があります。 したがって、「ニムロッドの古代のライオンが2003年にこの都市の国立博物館から行方不明になった」という手がかりについて、正しい答えは「バグダッドとは何か?」です。 手がかりはしばしばいたずらやその他の言葉に基づいていますが、それは潜在的なクロスワードのレベルではありませんが、確かに、ほとんどの言語に慣れ親しんだコンピュータにとっては、言語上の課題です。

しかし、IBMの研究者エリック・ブラウンがWatsonにUrban Dictionaryをデータセットとして与えようとしたことを認めた先月に明らかになったように、テキストを解析して根底にあるルールを理解するWatsonの能力には欠点があった。 Watsonはサイトのページを埋めるカラフルなスラングを理解することができましたが、丁寧な言葉と攻撃的な言葉の違いを理解することもできませんでした。

Watsonのアーバン・ディクショナリーの記憶は(残念ながら)拭き消す必要があります。

参照:

http://www.wired.co.uk/article/ibm-watson-medical-doctor