IBM Watson 「挽救」了一名白血病患者，但離 AI 取代醫生還需跨過「數據缺失」這道坎

據Engadget， IBM Watson 最近又創造一次不錯的成績：挽救生命。

據東京大學醫生提供的報告里稱，Watson 診斷出了一名 60 歲女性患上的罕見白血病，而幾個月前她曾被（醫院）誤診， Watson 通過比對 2000 萬份癌症數據報告中不同患者的基因變化，僅用了 10 分鐘時間便得出了結果——不僅有精確的病症診斷，Watson 還提供了適當的治療方案。

如此看來，用不了多久 Watson 或其他 AI 系統就能為醫生提供幫助了，不過前提得是，該醫療領域已經積累了足夠多的數據。Engadget 嘗試向學校了解更多可能，但實際上，這些診斷結果也只能說明 AI 技術在醫療界能夠實現：人類醫生不用再花費大量的時間做研究，以搞清楚病人病症，未來他們只需要導入數據，AI 就開始提供診斷和治療。

實際上，IBM 在醫療領域的布局可以追溯到上世紀 40 年代，並且當時就已開始建立醫療數據採集系統，自 2008 年提出「智慧地球」的理念後，IBM 還加速在醫療學術、解決方案上的合作。到2015年，Watson 已收錄了腫瘤學研究領域的 42 種醫學期刊、臨床試驗的60多萬條醫療證據和200萬頁文本資料。那時 Watson 已能幫助護士快速完成複雜的病歷檢索、審查醫療服務提供者的醫療請求、為癌症患者診斷配藥，為醫藥專家提供更多疾病考量因素等。

國內同樣面臨數據缺失的難題，在「尋找下一個金礦」系列中，36氪曾探討了國內醫療行業數據現狀，它們包括了健康數據、病例數據、基因數據、醫療檔案等各個不同細分，同時我們認為，數據的累積並不意味著可以拋棄醫生而獨立存在，如此多渠道的數據採集，需要一個核心環節把他們盤活，而這個環節只能來自基層，或者更具體的說將是診所。

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