IBM Watson studiuje medycynę
IBM Watson, który w 2011 roku wygrał teleturniej Va banque (Jeopardy!), pokazał światu do czego zdolna jest sztuczna inteligencja i stał się symbolem zwycięstwa firmy IBM. Jednak prawdziwa szansa na wykorzystanie mocy i „zdolności” superkomputera z pożytkiem dla społeczeństwa dopiero nadchodzi.
15.10.2013 13:48
Zalogowani mogą więcej
Możesz zapisać ten artykuł na później. Znajdziesz go potem na swoim koncie użytkownika
Stany Zjednoczone borykają się z wieloma problemami, w tym z niedoborem lekarzy. Prognozy mówią, że za 7 lat będzie brakowało nawet 45 tysięcy lekarzy specjalizujących się w podstawowej opiece zdrowotnej. Czy można zastąpić ich jednym superkomputerem? IBM ma nadzieję, że tak, i już od roku daje Watsonowi do czytania podręczniki medyczne. Wiedzę teoretyczną maszyna ma konfrontować z dokumentacją medyczną (której parsowanie nie należy do najprostszych zadań) i na tej podstawie ma nauczyć się diagnozować schorzenia.
Na razie Watson ma za sobą praktyki w szpitalu onkologicznym Memorial Sloan–Kettering w Nowym Jorku, gdzie sprawdził się jako specjalista w dziedzinie raka płuc i ubezpieczeń. Kolejnym etapem jest 3-letni program wspierania diagnostyki w Cleveland Clinic — jednym z najlepiej ocenianych w Stanach Zjednoczonych szpitali — gdzie Watson wcieli się w rolę cyfrowego asystenta w gabinecie i będzie konfrontował spostrzeżenia lekarza z historią chorób pacjenta. Na razie adept radzi sobie dobrze i lekarze chwalą go za spostrzeganie detali, które sami mogliby przegapić, oraz błyskawiczne przeszukiwanie kartotek pacjentów.
Dla firmy IBM diagnoza medyczna to kolejny problem opierający się na przetwarzaniu danych. Ograniczeniem tu nie są możliwości Watsona, ale dyscyplina pracujących z nim osób, co skutkuje niekompletnymi danymi w historii choroby, pełnym niuansów językiem, oraz infrastruktura środowiska, które wciąż skutecznie opiera się cyfryzacji. Jeśli jednak projekt odniesie sukces i Watson skutecznie nauczy się łączyć fakty i wyniki badań aby konstruować na ich podstawie teorie i wyciągać wnioski. Zdaniem Mike'a Barboraka, inżyniera języków naturalnych w IBM, jest to krok w kierunku lepszego zrozumienia jak działa świat i konstruowania inteligentniejszych maszyn.