IBM Watson for Oncology 的成果不盡人意，仍要學習基本的癌症辨識

【Technews科技新報】在現在 AI 風潮之下，IBM Watson 計划算是很早就開始進行，並且早在 AI 吹進大街小巷前就有跟如商業、醫療等領域合作。但 STAT調查發現 Watson 與醫療機關合作推薦最適合的癌症治療方法 Watson for Oncology，仍卡在最初步──辨識這是哪種癌症，並不如 IBM 宣傳的那麼神。

醫療產業的產值有數十億規模，但實際採購 Watson 系統的醫院寥寥可數。STAT 實際造訪用 Watson 系統的醫療機構，到過韓國、斯洛伐克及美國佛羅里達州南部，訪問醫生、人工智慧專家、IBM 高層。STAT 的結論認為 IBM 太急於用 Watson 創造營收，因而大肆吹捧 Watson 的效果，忽略實際部署到醫院後面臨的挑戰。

IBM 也並未針對 Watson 成果發布論文，因此當 Watson 經第一線醫事人員實際使用後，Watson 的限制就出現了。IBM 行銷宣傳聲稱的 Watson 好處，其實誇大了。

Watson for Oncology 需要有領域經驗的人操作，將高度專精的資料輸入，因此很依賴輸入資料的人。SLAT 文章比喻為類似 Mechanical Turk 的狀況，就像 1700 年出現的玩棋機器人，其實是有人躲在機器里下棋。Watson for Oncology 仍然大量依靠人工。

Watson for Oncology 由紐約 Memorial Sloan Kettering 醫院合作訓練，Watson 爬梳醫院的醫療紀錄，並依據可能療效排列，但醫生無法知道為何 Watson 判斷這個治療方式比起另一個方式更有效。最誇張的例子是 Watson 建議給予擴散到淋巴結時才用的化療藥物，但病人的癌細胞並未擴散到淋巴結。

各家醫院依賴 Watson for Oncology 的程度有別，像有的醫院沒有多少專家，就會依賴 Watson，而有些醫院則會將 Watson for Oncoloy 視做法務助理，協助醫生診斷。

先前 IBM 與 MD Anderson 癌症中心合作，要讓 Watson 變身腫瘤專家。MD Anderson 總結這次合作指出，Watson 所需的資料格式要求相當嚴格，要在臨床應用又得不斷輸入資料，再加上 MD Anderson 更換軟體系統，導致 Watson 無法與新資料互動，還得額外整合才能運作。

中國台灣地區有台北醫學大學導入 Watson for Oncology，也勢必面臨其他醫院面對的問題，得花很大工夫整理資料，且做出來的結果未必合理。各個使用單位得整新審視 IBM 的推銷說詞，與實際狀況的差異。

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