手术还是放化疗？这是很多肿瘤患者被确诊后面临的第一个问题。近日，在武汉市第四医院，能回答这个问题的，除了该院资深的肿瘤治疗专家，还多了一位汇集全球顶级肿瘤治疗专家经验的人工智能——“沃森医生”。2月26日上午，武汉市首个人工智能“沃森”医生在该院正式亮相，作为临床肿瘤医生强有力的助手，为肿瘤患者的治疗给出重要参考意见。
依托大数据 十秒钟给出肿瘤治疗方案
上午10时，71岁的罗先生来到武汉市第四医院沃森智能国际肿瘤会诊中心。不久前，罗先生被查出患有胃癌，刚刚进行了手术切除。但是术后应该采取何种方案继续治疗，罗先生跑了多家医院，不同的治疗方案让方先生难以抉择。在武汉市第四医院肿瘤科冯觉平教授的建议下，罗先生成为该院向"沃森"医生问诊的第一位患者。
“患者胃癌三期……”冯觉平教授向沃森“描述”方先生的病情，包括治疗史、分期特征、转移情况等详细信息。“思考”了短短十几秒后，“沃森医生”就在电脑上开出了一张详细的诊疗方案分析单，其内容包括：推荐治疗方案、可选治疗方案以及不推荐治疗方案，推荐方案遵循的依据，采用该方案的副作用以及药物剂量等。两个推荐方案都建议进行化疗。医生详细分析了治疗效果、毒副反应、患者经济水平、依从性等因素，综合考虑后，罗先生选择了第二方案。
惊叹于沃森快速开出诊疗方案的同时，罗先生仍然有些疑虑：人工智能开出的方案靠得住吗？
“它所拥有的海量数据，保障了它提供的方案具有权威性和准确性。”冯觉平教授介绍，“沃森”全称叫“Watson肿瘤解决方案”，是IBM公司研发的医疗人工智能系统，在美国顶级癌症治疗机构纪念斯隆凯瑟琳癌症中心（MSKCC）受训，储存了超过300种以上的医学专业期刊、250本以上的肿瘤专著、1500万页的论文研究数据以及美国44家医疗机构的历史癌症治疗案例。它拥有“最强大脑”，在“接收”到肿瘤病人的具体情况后十几秒的时间内，“沃森”可以综合数据库内全球最权威的医学杂志、教科书和最新的论文资料，在其中寻找关键信息，依据目前全球范围内患者所患癌症的大数据分析，提供精准、规范、个性化的诊疗方案。
此外，“沃森”不单纯地只是个大数据库，作为人工智能的它，有着非常强的深度学习能力和非凡记忆力，在人机互动的过程中，它的临床经验也会越来越丰富。
不用出国门 享受国际顶级医疗服务
”沃森“医生受训于美国顶级癌症治疗机构纪念斯隆·凯瑟琳癌症中心（MSKCC）。目前,它可以提供的治疗方案覆盖乳腺癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌、宫颈癌、卵巢癌、前列腺癌、膀胱癌、肝癌、甲状腺癌、食管癌和子宫内膜癌等13种癌症，给出的诊疗意见与世界顶级专家治疗方案符合度高达90%以上。
“这就相当于患者不出国门，就能进行一次全球顶尖专家的权威、全方位会诊。”冯觉平教授说。
当患者被确诊为癌症后，患者和家属面临的第一个问题就是去哪里看病。然后，多家医院比较，多个科室比较，多个医生治疗方案比较，希望寻找到更适合自己的治疗方式。因为患者通常一次只能得到一个科室的专家建议，病情相对复杂的癌症患者为了得到更加综合全面的评估则往往需要辗转多个科室或多家医院。冯觉平教授说，患者这个寻找第二诊疗意见的过程往往耗时耗力，需要付出高昂成本，有的患者甚至可能在多次诊断、重复检查的过程中耽误了治疗的最佳时机。
在这种情况下，使用沃森就相当于是将国内外、多科室具有丰富诊疗经验的专家们请到了一起，基于患者的病情与进展情况为患者提供综合性、规范化且精准的治疗方案，从而减少患者因治疗所走的冤枉路和花费的冤枉钱。
医生仍是主体 系统本土化造福更多患者
来自美国的诊疗经验能直接用在我身上吗？这也许是每一个拿到“沃森”医生诊疗方案的癌症患者共同的疑问。
“沃森”的参考数据主要来自美国，而我们与美国的生活习惯、治疗习惯、疾病本身特点等都有着多种不同，它的治疗方案确实需要本土化。目前，“沃森”已经建立了大量医学本体库，完成了18万条中文术语词汇和英文标准医疗术语词汇映射关系的建立，解决了中英文病历的转换共享及治疗方案本地化特性扩展。
同时，冯觉平教授认为，在肿瘤的诊疗过程中，“沃森”将会是医生的强大助手，但是并不能取代医生。医生在沃森操作过程中非常重要。首先需要医生对病人的疾病类型、身体状态、是否转移、危重程度等进行客观详实的判断，然后有医生将所有信息“传达”给“沃森”，沃森推荐的方案需要医生根据病人综合情况进行筛选和微调，并将不同治疗方案的优劣势完全告知病人和家属；治疗过程中患者出现的副作用、并发症也需要医生根据自己的经验做出相应处理；患者治疗过程中的解释、安慰、陪伴更是需要医生去完成。
冯觉平教授说，“沃森”丰富的医疗信息和人工智能辅助诊疗知识库辅助治疗，让患者节约时间成本，及时获得具有针对性的诊疗方案。与此同时，“沃森”针对具体病情所列出的参考文献，有助于更多年轻的医生追踪学习全球最前沿的诊疗方案、规范条例等等，提升肿瘤治疗水平。
（记者 谢青 通讯员 高星 陈梦圆 责任编辑 张冉）
