- 由纪念斯隆-凯特琳癌症中心 (Memorial Sloan Kettering) 训练的 Watson 肿瘤解决方案 (Watson for Oncology) 为印度一家医院提供信息支持，推动诊疗中的13.6% 病例的临床决策发生改变
- Watson 基因解决方案 (Watson for Genomics) 助韩国某医院，在其诊疗的33%的患者病例中，发现了人工解读未能发现的、具有临床可干预性的基因组变异
- IBM 在美国临床肿瘤学会年会期间公布了 22 项与 IBM Watson Health 的人工智能技术相关的最新研究
芝加哥，2019 年 6月 3日/美通社/ -- IBM Watson Health 及其合作伙伴在美国临床肿瘤学会 (American Society for Clinical Oncology) 2019 年会上发布了 22 项新科研成果，展示了 IBM Watson Health 在为全球癌症治疗提供临床决策支持方面取得的进展。
IBM Watson Health 肿瘤学与基因组学首席医疗官、医学博士、工商管理硕士 Nathan Levitan 表示：“当前，人工智能技术正在实际临床工作中，帮助医生改进治疗癌症的方法。人工智能帮助多学科肿瘤诊疗团队根据整合的科学证据作出更明智的决策、提供无法通过人工识别发现的重要见解和信息，并通过提供全面的治疗方案，提高患者的满意度。”
Watson Health 的研究表明，Watson 人工智能系统在支持基于实证的治疗决策、增强患者对治疗计划的信心、标注基因组变异以及确定临床干预措施方面具有一定价值。总共有 70 多份经同行评议的研究报告、海报和摘要为 Watson Health 系列解决方案在肿瘤学和基因组学领域的产品与服务提供支撑。
Levitan 补充道：“人工智能处于在医疗健康决策的早期应用阶段。Watson Health 在今年美国临床肿瘤学会年会发布的研究提供了令人信服的证据，证明了在帮助肿瘤医生改善每位患者的癌症治疗方案方面，这项技术将发挥重要的作用。”
以下是 Watson Health在美国临床肿瘤学会年会上发布的一些重要研究成果：
·多学科肿瘤诊疗团队基于Watson肿瘤解决方案提供的信息，调整了其13.6%病例的治疗方案：在对印度1000名乳腺癌、肺癌和结肠直肠癌患者的Blinded evaluation(盲法评估)中，曼尼帕尔医院(Manipal Hospitals)的多学科肿瘤诊疗团队根据Watson肿瘤解决方案提供的信息，改变了针对 13.6% 的病例的治疗决策。研究人员表示，对这些病例的治疗方案进行调整的原因包括，Watson提供了支持新治疗方案(55%)、更加个性化的替代方案(30%)的最新证据，或者它从基因型、表型数据以及不断发展的临床经验中获得了新的洞见(15%)。[摘要链接]
曼尼帕尔医院肿瘤外科主任 、首席研究员SP Somashekhar 表示：“结合以往研究，这一证据表明，人工智能提供的决策支持能够减轻肿瘤学家的认知负担，这种认知负担正是导致医生不堪重负的一个重要因素。我们将 Watson 肿瘤解决方案视为一种重要的决策支持工具。同时，这项研究也表明人工智能有助于减少治疗的不规范性。”
·Watson 基因解决方案为治疗血液恶性肿瘤患者（Hematological Malignancies）的肿瘤学家提供了新洞察：在Hallym大学医学院(Hallym University College of Medicine)对 54 名血液恶性肿瘤患者进行的一项研究中，Watson 基因解决方案对测序结果的基因组注释与人工形成的专家意见非常匹配(随机筛选的基因组组注释一致率达到90%)，而且Watson 基因解决方案还在 33% 的检测病例中发现了人工解读未能发现的、具有临床性的洞见。这表明，需要投入大量人力的基因测序结果审核工作，可以借助像Watson基因解决方案这样的工具获得提升。[摘要链接]
·Watson肿瘤解决方案提升了癌症患者对抗疾病的信心：北京朝阳中西医结合急诊抢救中心的肿瘤科的于忠和主任表示，通过把 Watson肿瘤解决方案整合到分为 7个步骤的患者参与和咨询流程之中，可以帮助患者更好地了解所患疾病和治疗方案，从而增强他们对治疗方案的信心。[摘要链接]
“当患者不了解他们的疾病和治疗方案时，我们经常会看到他们对治疗的信心不足，这可能会使患者对治疗方案的接受度降低。在制定治疗方案以及与患者互动的过程中引入Watson，帮助我们显著提高了患者满意度，提升了患者对治疗方案的信任度，让他们更愿意由Watson人工智能支持的肿瘤会诊筛选出的最优化的治疗方案。” 于忠和表示。
IBM Watson Health持续改进产品
IBM Watson Health不断提升其产品的能力，以帮助医生提高癌症治疗的有效性和效率。在美国临床肿瘤学会年会期间，IBM Watson Health 发布了关于一种新方法的数据 ，该方法通过对三个专家资源(NCCN、NCI-PDQ和Hemonc.org)中引用的论文摘要文本进行机器学习，自动识别与临床相关的高质量科学出版物。该模型在测试中对论文进行分类的准确率达到 93%，敏感性达到 95%，特异性达到 91%。这说明机器学习可以用来自动识别相关临床医学出版物，而且可以减少临床医生为患者寻找治疗方案的相关证据所花费的时间。
值得一提的是，IBM Watson Health 的战略重点是，根据医生提供的反馈信息和通过科学数据获得的见解定制产品与解决方案，改善重要医疗健康市场中的肿瘤学家的工作流程体验。目前，Watson Health 肿瘤学和基因组学产品正在为全球超过 15 个医疗健康市场中的癌症诊疗相关的医生和患者提供支持。
Levitan 博士表示：“每年，全球有 1800 万人经确诊患有癌症，这是一种凶险的疾病，可造成大量患者死亡，并带来高昂的医疗系统成本。患者经常面临多种治疗方案选择，令人困惑和头疼。与此同时，肿瘤学家需要对大量医学文献和基因组数据进行筛选，以便为每位患者制定最佳治疗计划。一直以来，研究人员也在试验中面临困扰，此类试验往往因为招募不到足够多的患者而失败。IBM Watson Health 旨在通过数据、分析和人工智能帮助医生和患者应对紧迫的健康挑战，这是我们在肿瘤医疗领域的重点。”
关于IBM Watson Health：
Watson Health 是 IBM 的一个业务部门，致力于开发并实施认知和数据驱动型技术，从而提高人类的健康水平。Watson Health 的技术正在帮助应对全球最为严峻的多种医疗挑战，其中包括癌症、糖尿并药物研发等等。了解更多。
