【和信醫院雙週刊319】Dr. Watson 電腦醫師可替代腫瘤醫師嗎？

IBM Watson for Oncology 是個體化治療的重要一步，但應謹記：人工智慧雖然能改善診療品質，提供更多的參考資訊，然而現階段只能作為診療的輔助工具，無法替代醫生和患者在醫療活動中的主導性地位。……

上個月(12 月9 日) 的聖安東尼奧乳腺癌會議（SABCS）會議上，研究者報告了「電腦醫生華生」(IBM Watson for Oncology，WFO）和人類腫瘤專家團隊在乳腺癌診療上的「對決」，比較了兩種方式給出的治療建議的一致性。

2013 年，「電腦醫生華生」正式登上醫療舞臺，它既是癌症診斷專家，又是醫療服務利用情況管理的專業人士。從此，電腦輔助診斷翻開新的一頁，正式邁入「沃森時代」。

華生是一台專為複雜分析而優化設計的系統，整合大規模並行處理器POWER7 和IBM DeepQA 軟體使其能在3 秒內回答危險邊緣的問題成為可能。華生是由90 台IBM Power 750 伺服器（還包括10 個機櫃裡額外的輸入輸出埠、網絡和集群控制器節點）組成的集群伺服器，共計2880 顆POWER7 處理器核心以及16TB 內存。每台Power 750 伺服器使用一個3.5GHz、8 核心，每核心4 執行緒的POWER7 處理器。只有POWER7 處理器強大的並行計算能力才能勉
強運行華生安裝的IBM DeepQA 軟體。

John Rennie 說，華生每秒可以處理500GB 的數據，相當於1秒閱讀100 萬本書。IBM 研發負責人和高級顧問Tony Pearson 估計華生的硬體花費近300 萬美元，其80 TeraFLOPs 的處理能力在超級電腦世界500 強排名第94，在超級電腦世界50 強排名第49。Rennie 還說，比賽的數據是存放在華生的內存中的，因為硬碟的存取速度太慢了。

I B M Watson for Oncology（IBM Watson 腫瘤解決方案）是IBM 與紀念斯隆- 凱特琳癌症中心聯合開發的一種認知計算系統，可以通過自然語言處理從一般文檔中提取結構化資料。WFO 平臺使用自然語言和機器學習分析了海量的非結構化醫療資料，主要集中在乳腺癌，結直腸癌和肺癌。

該研究以印度班加羅爾Manipal 醫院的多學科診療團隊（MMDT）為參考，選擇638例乳腺癌病例供Watson 分析。 所有納入的乳腺癌都為MMDT 過去3 年所收治，包括514例局部和124 例轉移患者。按照不同顏色將Watson 給出的治療建議分為三類：其中綠色表示標準推薦治療（REC），橙色表示供參考（FC），紅色表示不推薦（NREC）。根據不同的腫瘤分期和受體狀態對MMDT 和Watson 治療建議的一致性進行評價。

按照Watson 的標準，MMDT 給出的治療建議中REC 占46.4%，FC 占26.1%，NREC 占21.5%，將近73% 的治療推薦屬於Watson 版的標準推薦治療（REC）和供參考（FC）。然而MMDT 的治療建議有6% 不在Watson 版中。
以MMDT 為參照，在非轉移性腫瘤病例中Watson 所給治療推薦的一致性接近80%，在轉移性疾病中則只有45%； 根據受體狀態亞組分析，同樣以MMDT 為參照，三陰性乳腺癌病例中Watson 所給治療推薦的一致性為67.9%，而HER2 陰性病例中僅有35%；對於所有亞組（按受體狀態），非轉移性疾病中機器與人類專家的一致性明顯優於轉移性疾病。

研究者表示，Watson 和人類專家之間的意見分歧可能是HER2 陰性乳腺癌的治療選擇多樣。依據HER2 狀態需要考慮的治療和變數太多，這就需要人類的思考能力。而病例越複雜，則治療推薦的差異也就越多。

在用時方面，雖然人類專家可通過增加經驗提升工作效率，但還是需要花更長時間去思考可用的治療並形成推薦意見。起初，醫生需要平均20 分鐘時間給出治療建議，提高後時間縮短為平均12 分鐘；而轉移性疾病所要花的時間比局部疾病長5~7 分鐘。 與之形成鮮明對比的是，Watson 從提取分析資料到給出治療建議平均只要40 秒。

Watson 在標準推薦治療（REC）和供參考（FC）兩種意見上與印度腫瘤多學科專家團隊的符合率達到73%，然而在轉移性疾病和HER2 陰性患者上仍有很大的改進空間。

IBM Watson for Oncology 是個體化治療的重要一步，但應謹記：人工智慧雖然能改善診療品質，提供更多的參考資訊，然而現階段只能作為診療的輔助工具，無法替代醫生和患者在醫療活動中的主導性地位。

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作者／編者：烈堂 報導
關鍵字：癌症治療
期數：319
出版日期：2017/1/1