雷锋网按：如今，IBM Watson几乎成了认知医疗的代名词。2016年，IBM Watson落地中国。雷锋网据公开资料了解到，IBM Watson的合作医院已经有20家，并且下一步计划是扩增到100家。随着一家又一家医院的大门为其打开，一团团疑云也在公众心中升起，“Watson本土化的情况怎样了？”“Watson治病过程究竟怎样的？”“我能信任Watson么？”“Watson治病依据是什么？”
在4月17日，在清华大学举行的xHealth Talk论坛上，IBM Watson Health中国区首席医疗总顾问李明就一些公众关心的问题，做了自己的分享。
以下是其演讲全文，雷锋网做了不改变原意的编辑：
目前，IBM Watson实现商品化落地的有六大方案：
第一是生命科学类，包括药物研发解决方案，与临床试验匹配。
第二是肿瘤和基因产品，包括临床肿瘤解决方案与基因解决方案。
第三是影像，对医学影像图片进行自动的解读帮助医生进行诊断，预计下半年推出心血管影像的方案。
第四是健康管理类，例如慢病管理方案。目前该方案在中国PICC实施部署。
第五是保险方案，利用Watson的认知计算技术进行保险的稽查工作。日本富国保险公司引用IBM Watson之后，取代34名人类保险索赔职员的工作。
第六是消费者领域，主要与第三方公司合作针对消费者领域的产品。IBM和美敦力合作推出了一款糖尿病监测APP，通过分析这些患者在美敦力的糖尿病监测设备（胰岛素泵和血糖监测仪）上的数据来找出低血糖症的预兆因素。通过对这些数据的分析，可以在低血糖发生前3小时就做出预测。
除此之外，皮肤癌测定、心血管心衰风险因素预测、中国研究院的胃镜影像研究等则属于研究部门项目性的产品。
有时候，Watson给出的解决方案跟医生的预期不一样，同样是有效的治疗方案，只是风格不同。Watson是有MSK培训的，所以带有MSK专家的经验和风格。
向Watson中输入关键临床信息，在十秒内，就能给出一个解决方案，比如告诉乳腺癌患者首先进行化疗，之后到某一明确的时间点后，进行手术治疗，之后做放射性治疗；还会以不同的颜色标注，绿色是推荐的方案；橙色是参考方案，意思是方案有效，但MSK统计结果不如绿色方案好；红色告诉医生此路不通，不应该采取某种疗法。
Watson推荐的每个治疗方案的背后都有相应的实证支持，但最新疗法还未产生大量数据，所以其中未收录最新疗法。并且，Watson会倾向于保留更数据量更大的、更早期一点的临床数据和结论，医生可以看到这些临床数据的具体细节。
目前为止，Watson已经推出七种癌症解决方案，预计今年12月底会增加到12种，具体包括种类的扩散和更深度的挖掘，拿乳腺癌解决方案来说，现阶段Watson只是推荐做什么样的手术，但没有说具体数值，但它之后不断学习，会提供更多的内容。Watson的学习过程有人工干预成分，主要是考虑医学的严谨性问题和实际应用场景。
Watson在不同的医院有不同的应用场景。
对于专科医生而言，Watson给出治疗方案并有相应文献，增强医生的决策信心。医生会花费大量的时间寻找所需的文献信息，Watson有助于医生节省大量时间，可以给他们精准地提供文献，同时也可以培养年轻医生。
有的医生愿意把Watson当做一个医生来看，医生讨论的时候，其实都是拿他们已有的文献知识在讨论，这时就会咨询Watson，它可以对相应文献进行公允地排序。另外，在当前中国医疗环境，医生给出的方案Watson有相应的文献支持，也增强了医患之间的信任。
在大多数医院中，我们会介绍说Watson是会诊的医生助手，你可以听它的意见，但最终的决定要医生与病患讨论后确认，这也是我们一直对于Watson的定位，它永远不会取代医生。
很多人都谈到在中国本地化问题，他们说要反映中国的治疗特色，这里不仅仅指的是中国治疗指南的本地化。
Watson在学习中国病例、本土化过程中遇到医疗数据质量和中国临床最佳实践的总结问题，医疗数据质量方面，智能影像诊断会好一些，但电子病历则考验着医院信息化的程度。此外，患者数据还面临基于数据整合的问题，临床数据不仅是病患的检验检查报告，还包括其整个生活日常内容。
随着中国医疗水平不断提高，很多学者也在国际上发表自己的文章，Watson也引用这些文章作为实证支持。所以，一些学者会认为Watson最好不要太本土化，只要中国学者做得好，Watson会不断吸纳中国学者的声音，中国学者的治疗方案也会成为Watson推荐的方案。
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