大街小巷都在谈论Watson的人工智能系统很厉害,能抢答夺冠,能坐堂判案,还能治病诊断,特别是Waston肿瘤诊断治疗系统,可是真正有多少人看过,甚至测试过它呢?没有亲手测试过,何敢乱言。
前些日子,听一个非常有名的主任医生说,他参与了一次癌症病人的专家会诊。其中,有一个医生就是Watson。他发现Watson的诊断治疗方案,很他们其他专家的判断高度一致。突然感觉很神奇。
对人工智能的持续关注,撩起了兴趣,跃跃欲试。于是,想方设法,找朋友搞了一个账号,亲手测试了(应该说是玩了)一把Waston。
首先,不出所料,上来就是接受使用免责条款。
然后,需要输入病人的基本信息,和各种生化,病理,等测试结果。当然,我不懂,只好使用系统的测试用例。
说实话,IBM做的界面,还是互联网1.0时代东西,不是特别友好,产品设计和UXC体验很差。大量填写之后,Watson给出了诊断治疗方案。治疗方案可能有几个,分别会给出推荐的理由。同时也会给出不推荐的方案,避免使用的病人犯错。
针对一个具体的治疗方案,Waston会告诉你为什么会选择它,背后的理由是什么,包括各种证据,可能是研究成果,可能是历史病例,还包括支持它的数据。这个,不像深度学习给出的结果,基本没有可解释性。
然后,对治疗方案中使用的药物,会对它们的注意事项,和不良反应,做出详细的解释和提示。让医生和病人有预先知情。
总之,测试下来,还有颇有一些体会,Waston 的做法是非常独到的,和很多人设想的可能不一样,但是,它确实是在解决生活中生命中的非常具有挑战性的问题。Waston不止是工作,而且工作的效果确实不错。
Waston不但能让知其然,还能让知其所以然。这是,很大多数基于深度学习不一样的地方。
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