Watson wspomoże lekarzy

IBM ogłosił, że ma zamiar kupić firmę Merge Healthcare. Jeśli warta miliard dolarów transakcja zostanie sfinalizowana, będzie to już trzecie w bieżącym roku kupione przez IBM-a przedsiębiorstwo zajmująca się zarządzaniem danymi medycznymi. Merge specjalizuje się w przechowywaniu danych obrazowych. Klientami firmy jest 7500 amerykańskich klinik, szpitali oraz firmy farmaceutyczne i instytuty badawcze. Chce zgromadzić jak najwięcej danych medycznych po to, by na ich podstawie nauczyć superkomputer Watson diagnozować choroby. Watson miałby pomóc lekarzom w podejmowaniu decyzji o sposobie leczenia.

Zbiory Merge Healthcare składają się z imponującej liczby około 30 miliardów obrazów. Jak mówi Shahram Ebadollahi, wiceprezes ds. innowacji i prezes ds. naukowych Watson Health Group, dane te są kluczowe dla projektów prowadzonych przez tę grupę. Wykorzystuje ona bowiem technologię deep learning, która polega na uczeniu się maszyny poprzez zapewnienie mu dostępu do olbrzymiej ilości danych. Watson będzie korzystał też z innych źródeł, w tym z anonimizowanych tekstowych danych o pacjentach.

Technologia deep learning stoi za takimi imponującymi osiągnięciami jak automatyczny tłumacz Microsoftu przekładający w czasie rzeczywistym jeden język na drugi, czy technologia Facebooka, która rozpoznaje twarze z wyjątkowo dużą trafnością. IBM chce, by technika ta sprawdziła się na polu diagnostyki medycznej. Ocenia się, że już obecnie dane graficzne stanowią nawet 90% wszystkich danych medycznych, jednak niejednokrotnie lekarzom jest trudno na ich podstawie wyciągnąć potrzebne informacje. John Smith, odpowiedzialny w IBM Research za inteligentne systemy informacyjne mówi, że jednym z najbliższych najbardziej obiecujących zastosowań Watsona może być wykorzystanie go do diagnozowania czerniaka. Postawienie właściwej diagnozy może być bardzo trudne w przypadku tej choroby, gdyż u każdego pacjenta może ona dawać nieco inny obraz. Smith ma nadzieję, że Watson, po zapoznaniu się z tysiącami różnych obrazów czerniaka nauczy się rozpoznawać subtelne zmiany umożliwiające postawienie diagnozy. Praca Watsona miałaby polegać na porównaniu danych graficznych i tekstowych pacjenta ze swoją bazą danych i przekazanie lekarzowi najbardziej istotnych informacji. Innym miejscem, w którym wkrótce ma pomóc Watson jest wyszukiwanie oznak nowotworu płuc na zdjęciach z tomografu. Lekarze często muszą przejrzeć setki fotografii, by znaleźć nieprawidłowo rozwinięte komórki i łatwo przy tym o pomyłkę. Tymczasem, jak twierdzi Jeremy Howard, dyrektor wykonawczy start-upu Enlitic, jego firma już opracowała algorytm, który lepiej niż radiolodzy rozpoznaje nowotwór na zdjęciach z TK.

Obecnie, jak mówią przedstawiciele IBM-a, największą przeszkodą na drodze rozwoju deep learningu w zastosowaniach medycznych jest fakt, że olbrzymie bazy danych są rozproszone pomiędzy różnymi instytucjami, a regulacje dotyczące ochrony danych osobowych utrudniają dostęp do nich.

Watson superkomputer IBM diagnoza diagnostyka deep learning