大发交流群-教程医学博士 Nathan Levitan 针对 Watson for Oncology 的观点分享

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IBM Watson for Onco大发交流群-教程logy(WfO,Watson 肿瘤补救方案)认知计算系统可利用人工智能算法生成治疗建议,但在过去两年中,据称其未达到为癌症患者提供最先大发交流群-教程进的个体化治疗的预期,就是我提供了「不安全和不正确」的

IBM Watson for Oncology(WfO,Watson 肿瘤补救方案)认知计算系统可利用人工智能算法生成治疗建议,但在过去两年中,据称其未达到为癌症患者提供最先进的个体化治疗的预期,就是我提供了「不安全和不正确」的建议,就是我受到某些误读。

1 WfO自2012年起已经 后后后后结速接受纽约纪念斯隆-凯特琳癌症中心(MSK)的肿瘤学家们密集的医疗训练,旨在了解与癌症患者相关的关键数据,例如血液检测结果、完整篇 描述肿瘤大发交流群-教程类型、大小和位置的病理学和影像学报告,以及否有处于基因突变等。

已经 ,为了给特定患者提供循证治疗建议,该项目梳理了几瓶医学文献。到目前为止,WfO 意味着经受过相应的训练,还能能为乳腺癌、肺癌、前列腺癌、结肠癌、膀胱癌、子宫内膜癌、甲状腺癌、直肠癌、肝癌、胃癌、卵巢癌、食道癌、宫颈癌13种癌症提供治疗决策支持,此外WfO还将在不久已经 已经 后后后后结速接受几种不同淋巴瘤(Lymphomas)的训练。

除了WfO之外,IBM还推出了几款针对加快实现对肿瘤患者个体化治疗的产品。那此产品包括 Watson for Genomics、Watson Genomics from Quest Diagnostics (一款由 Watson 支持的基因组测序服务),以及要能利用自然语言补救来提高临床试验匹配过程的带宽和准确性的 IBM Watson for Clinical Trial Matching。

Nathan Levitan

医学博士、工商管理硕士、IBM Watson Health Oncology and Genomics首席健康官 Nathan Levitan 表示,Watson for Oncology及其与肿瘤相关的产品已被全球十多个国家的数百家医院和医疗系统采用。在接受 The ASCO Post的采访中,Levitan博士讨论并签署了关于WfO的不实声音,并探讨了WfO怎么能能影响治疗决策,以及认知计算在医疗领域内的伦理考量。

技术挑战

有新闻报道称,WfO 向医生用户提供了不准确的治疗信大发交流群-教程息。Watson在训练方面缺陷吗?那此问题已补救什么后后?

首先,请允许我从一一1个多多更高的层面已经 后后后后结速讨论某些问题。某些人儿要明确 Watson Health 在协助癌症治疗时关注那此具体的问题?基于技术的工具要能补救那此问题的依据又有那此?

癌症是全球第二大死因。2018 年,估计有 9150 万人死于癌症。2 癌症死亡率上升的问题还能能通过一种依据得到缓解:筛查和预防,以及确保癌症患者获得最先进的医疗服务。

医学文献表明,在提供最先进的治疗服务方面,无论是在美国还是在全球范围内都处于着相当大的差异。造成某些差异性的意味着之一在于,癌症治疗通常是跨学科的,跟上众多学科更新的步伐对医生是一大挑战。其次,与癌症相关的出版物数量激增。当然,在某些国家,资源有限也是一一1个多多因素。

我持乐观态度,认为还能能利用 WfO 等认知计算系统的技术补救方案来缓解其中某些问题。Watson Health有幸与MSK的临床公司媒体合作 伙伴以及每天使用 WfO 的医生公司媒体合作 ,并向某些人学习。

那我人太好有一家媒体报道声称Watson输出的数万条建议中含有个别有误差的治疗建议 1。这实际是某些人儿在严格质量管理的测试环节中另一方发现并改正的问题,患者并未接触到此类建议。

「某些人儿有一一1个多多全面的质量管理体系,会对累积产品发布前的每一一1个多多版本进行测试,就是我会对相关领域用户针对系统性能提交的每份报告作出反馈。」

与任何医疗质量体系一样,某些人儿的质量管理体系要能主动、飞快地对问题作出反馈。

提供治疗决策支持

意味着 MSK 正在利用医院的治疗数据系统训练 Watson,有批评者认为 Watson 提供的信息倾向于 MSK 的癌症治疗依据,意味着会为某些国家或地区的患者和在美国某些癌症机构接受治疗的患者提供不当建议。您对此有何签署?

WfO 要能运用基于 MSK 肿瘤各亚专科医师掌握的专业知识所提供的临床决策支持,共同整合了 MSK 肿瘤学家推荐的参考文献、人工智能驱动的资料管理功能所检索到的相关文献,以及临床试验匹配结果。

某些人儿不断为 WfO 加带美国和亚洲地区均采用的肿瘤指南,其中包括由美国国立综合癌症网络(NCCN,National Comprehensive Cancer Network)、中国临床肿瘤医学会 (CSCO,Chinese Society of Clinical Oncology)等机构提供的癌症指南。

当用户在除美国以外的其它国家和地区使用 WfO 时,为大发交流群-教程适应当地环境,某些人儿会对各项建议进行本地化补救,例如,药物可及性、计量单位和语言翻译。某些人儿知道全球医生的需求各不相同, Watson 会给医生提供最适合这位医生患者需求的信息。每次发布 WfO 新版本时,某些人儿后该增加临床内容并增强用户功能。

WfO 旨在为肿瘤医生提供信息。某些人儿希望保留医生在作出医疗决策时的自主权,让肿瘤医生要能为患者、与患者共同作出最佳治疗决策。

改善中低收入国家国民的医疗水平

在2019年ASCO年会上,IBM Watson Health 发布了22项研究,展示了Watson for Oncology 和 Watson for Genomics 在全球范围内的应用进展。在一项随机研究中,在对印度 11150 名乳腺癌、肺癌和结肠直肠癌患者的诊断中,曼尼帕尔医院(Manipal Hospitals)的多学科肿瘤诊疗专家团队根据 WfO 提供的信息,改变了针对 13.6% 的病例的治疗决策。3 请谈谈某些发现及其对肿瘤治疗的潜在影响。

这项研究的结果特别要,意味着它们表明决策支持工具不仅能提供治疗信息,还还能能影响决策。在这次调查中,肿瘤委员会难能可贵决定对那此治疗方案进行修改,意味着 Watson 提供了支持新治疗方案(55%)、更加个性化的替代方案(150%)的最新证据,意味着它从基因型、表型数据以及不断发展的临床经验中获得了新的洞见 (15%)。

利用人工智能提高临床试验参与度

2018 年,一项研究评估了 Watson for Clinical Trial Matching 在临床试验匹配方面的能力。在评估期间,Watson for Clinical Trial Matching 把在明尼苏达罗切斯特 的梅奥诊所接受治疗的乳腺癌患者与一项适当的临床试验进行了匹配。研究发现,在 18 个月的时间里,参加试验的人数平均增加了84%。4 而目前,只有只有 5% 的癌症患者参加临床试验。5 Watson怎么能能要能提高临床试验的参与度?

正如你所言,在美国,临床试验的患者入组率很低,就是我,不同人群的入组率处于差异。影响临床试验入组率的一一1个多多因素是忙碌的肿瘤学家这样为每名患者找到大约的临床研究。第1个因素是只有足够的时间为患者办理入组事宜。第一1个多多因素是在各地进行的临床试验的种类和数量不同,患者所在地从不有临床试验。

Watson for Clinical Trial Matching 要能获取有关数千项公开的临床试验信息,提取资格要求,就是我将患者与试验进行匹配。在梅奥诊所的研究中,在使用该系统已经 的18个月内,每月有6.3名患者加入一组乳腺癌试验,而在使用该系统已经 ,每月仅有3.5名患者参加试验。

在另一项针对社区内乳腺癌和肺癌患者进行的研究中,Watson for Clinical Trial Matching 要能将患者筛查所需的时间减少78%:人工管理还能能1小时 150 分钟,而Watson仅需24分钟。6

肿瘤医疗领域的人工智能伦理

人太好人工智能技术为某些人儿提供了提高医疗服务的带宽和患者医疗质量的意味着,就是我,某些人说带来了伦理风险,包括潜在危及患者隐私、患者知情权和患者自主权。还一帮人担心算法所用的数据意味着含有偏见,例如:关于患者支付特定治疗费用能力或保险情况表数据,某些情况表意味着对临床建议产生影响。您对这项技术及其在肿瘤医疗领域的作用有伦理方面的担忧吗?

只就是我在 IBM 所服务行业,IBM 就在该行业的数据安全领域后该 处于领先地位,就是我非常认真地对待数据责任问题。早在几年前, Watson Health 在深耕肿瘤领域的过程中,IBM 就利用自身技术和专业知识将患者隐私、HIPAA 合规(医疗保险便携性和问责法案, Health Insurance Portability and Accountability Act)和数据安全等问题考虑在内。

机器学习技术通常是根据过去的经验、从数据集学习,就是我创建一一1个多多算法来分析新的数据点。当系统使用一组含有偏差信息的现有数据进行训练时,系统就意味着总出 偏差。WfO 并后该 采用某些依据进行训练,就是我,补救了处于此类偏差的潜在风险。

意味着数据科学的进步,人工智能和机器学习为某些人儿提供了一一1个多多既能为循证医疗提供支持,又能保持肿瘤学家的自主性、充分利用肿瘤学家的技能,并让患者参与共同决策的意味着。

例如补救方案有潜上要能在全球范围内获得推广,致力改善全球的肿瘤治疗。通过技术要能推动高质量的癌症治疗服务,某些人儿有理由为此感到兴奋。

(原文于 2019 年 9 月 10 日刊登于 The ASCO Post, 作者 Jo Cavallo,略有编辑。)

参考文献

1、 Ross C, Swetlitz I: IBM’s Watson supercomputer recommended 「unsafe and incorrect」 cancer treatments, internal documents show. STAT. July 25, 2018. Available at www.statnews.com/wp-content/uploads/2018/09/IBMs-Watson-recommended-unsafe-and-incorrect-cancer-treatments-STAT.pdf. Accessed August 26, 2019.

2、 World Health Organization: Cancer: Key facts. Available at www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/cancer. Accessed August 26, 2019.

3、 Somashekhar SP, Sepúlveda MJ, Shortliffe, et al: A prospective blinded study of 1,000 cases analyzing the role of artificial intelligence: Watson for Oncology and change in decision-making of a multidisciplinary tumor board from a tertiary care cancer center. 2019 ASCO Annual Meeting. Abstract 6533. Presented June 1, 2019.

4、 Haddad TC, Helgeson J, et al: Impact of a cognitive computing clinical trial matching system in an ambulatory oncology practice. J Clin Oncol 36(15 suppl):65150, 2018.

5、 Unger JM, Vaidya R, Hershman DL, et al: Systematic review and meta-analysis of the magnitude of structural, clinical, and physician and patient barriers to cancer clinical trial participation. J Natl Cancer Inst 111:245-255, 2019.

6、 Beck IT, Vinegra M, Dankwa-Mullan I, et al: Cognitive technology addressing optimal cancer clinical trial matching and protocol feasibility in a community cancer practice. J Clin Oncol 35(15 suppl):61501, 2017.

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