I 2011 bestod IBM's Watson supercomputer 74-gang "Jeopardy!" mester Ken Jennings. Maskinen, der havde taget fire år at udvikle, var en første af sin art: en computer, der kunne forstå komplekse spørgsmål, besvare dem og lære af dens fejl.
Relateret indhold
- IBMs Tone Analyzer kunne redde dig fra at sende den akavede e-mail
- Sådan byggede et fem bogstavsord et 104 år gammelt selskab
Men for IBM var udviklingen af en kognitiv computer - en, der kan behandle og kontekstualisere naturligt sprog - ikke bare om at vinde et spilshow. Fra begyndelsen har projektet handlet om at løse informationsintensive puslespil og gøre alt fra bank og fast ejendom til beskæftigelse og medicin mere effektivt.
Denne uge annoncerede IBM et partnerskab med Mayo Clinic, der vil bruge Watsons smarts til at matche Mayo-patienter med kliniske forsøg, som de muligvis er berettigede til, et initiativ, der sparer tid og forhåbentlig liv.
På ethvert givet tidspunkt har Mayo Clinic omkring 8.000 aktive kliniske forsøg, og der er yderligere 170.000 på verdensplan. Klinikere er typisk nødt til at søge gennem medicinske poster for hånd for at finde kampe til undersøgelser, en proces, der kan tage uger og muligvis ikke give levedygtige muligheder. ”Det er en data- og tidskrævende proces og et meget kompliceret spørgsmål, ” siger Sean Hogan, vicepræsident for IBM Healthcare. Til sammenligning kan Watson udføre det samme arbejde på få sekunder. "Kræft, " forklarer han som et eksempel, "er et løb mod tiden."
At finde emner til forsøg vil også være en velsignelse for forskning. I øjeblikket deltager kun 5 procent af Mayo-patienterne i kliniske forsøg; Watson-matchprogrammet for klinisk forsøg kunne fordoble antallet. Højere tilmelding kunne give forskere mulighed for at gennemføre deres studier hurtigere, forbedre den samlede kvalitet af deres resultater og foretage forbedringer af deres metoder hurtigere.
Oprindeligt vil programmet fokusere på bryst-, tyktarms- og lungekræft, men det skal til sidst udvides til at omfatte alle typer kræft og andre sygdomme. ”Kliniske forsøg med kræft er kun 25 procent af vores forsøg, ” forklarer Nicholas LaRusso, en Mayo-gastroenterolog og projektlederen for Watson-samarbejdet. "Hvis vi antager, at [Watson] er nyttigt og gavnligt, kan det udvide til alle vores kliniske forsøg."
Mayos primære bidrag vil være Watsons medicinske uddannelse. Klinikken giver computeren de data, den har brug for for at opbygge sin videnbase - lister over aktive forsøg og deres kriterier og aktuelle medicinsk forskning. Klinikere spørger derefter systemet ved at indtaste patientjournaler, diagnoser og historie for at søge efter en kamp.
På grund af Watsons evne til at opbygge viden kumulativt, siger LaRusso, vil det blive bedre og bedre til at matche patienter med forsøg over tid. "I sin relativt umodne tilstand kan det fortælle mig, at der er 26 forsøg, som denne patient er berettiget til, men til sidst kan den muligvis begrænse den til tre eller [endda] sige 'denne er den bedste forsøg, '" han siger.
Projektet er stadig i en tidlig proof-of-concept-fase, hvor begge hold leder efter feedback, der vil gøre Watsons anbefalinger så pålidelige som muligt. LaRusso forklarer, at en del af processen er at logge, hvor let klinikere er enige i og implementerer Watsons forslag.
Til sidst skulle Watson endda være i stand til at anmode læger om oplysninger, der kan hjælpe det med at gøre den bedste anbefaling af kliniske forsøg. For eksempel kan Watson bede lægen om resultaterne af en specifik genomisk test. ”Det er ikke kun at identificere forsøg, men det udtrykker en mening om, hvad der ville være de bedste forsøg for en patient, ” forklarer LaRusso.
På New York Genome Center vil Watson blive brugt til at give mening om enorme mængder af genetiske sekventeringsdata og medicinsk information til at identificere personaliserede behandlinger af kræftpatienter. (Jon Simon / Feature Photo Service til IBM) LaRusso håber at have Watson online til det kliniske prøvekampprogram i slutningen af marts 2015. I mellemtiden overvejer teamet allerede Watsons næste opgave på Mayo, hvad LaRusso kalder projektet om klinisk effektivitet og effektivitet. Til den indsats vil Watson syntese og analysere indgående patientjournaler - historier, forudgående behandling, tidligere diagnoser - i organiserede, sammenhængende historier. ”Dette ville være særlig nyttigt for [patienter] med diagnostiske problemer, folk, der har været hos flere læger og har haft flere test og forudgående udtalelser, ” siger LaRusso.
Mayo Clinic er ikke den eneste institution, der ser Watsons potentiale for at knuse komplicerede medicinske problemer, da flere andre initiativer er i gang i hele landet. I marts meddelte New York Genome Center, at det ville træne Watson til at analysere patientgener for at skabe tilpasset medicin til kræftpatienter. Et partnerskab med Cleveland Clinic har båret diagnostiske værktøjer, der analyserer elektroniske medicinske poster og giver begrundede konklusioner og anbefalinger. For ikke at nævne, computeren har fordøjet alle PubMed og MedLine, to mega-forskningsdatabaser og patientjournaler fra mindst en større institution, New Yorks mindesmærke Sloan Kettering.
Alligevel for LaRusso er enhver Watson-baseret medicinsk forskud ikke kun til fordel for en institution. Han forventer, at frugterne af dette samarbejde vil blive brugt andre steder i det medicinske samfund og til at hjælpe sundhedsvæsenet med at håndtere spørgsmål om stigende omkostninger og skrumpende arbejdskraft.
”Jeg tror, [dette program] har potentialet til at bidrage væsentligt til omdannelse af sundhedsvæsenet, ” siger han.
