2017 年 3 月 Cancer 刊登了这样一篇文章，IBM Corporation 公司与纽约市的 Memorial Sloan Kettering 癌症中心合作研发了一个人工智能平台 Watson for Oncology（WFO），通过计算机系统提取和评估大量来自医疗记录的结构化和非结构化数据，经过计算机自动分析呈现癌症治疗选择方案，实现人工智能医疗决策。
WFO 系统决策 VS 肿瘤专家们的决策
系统还在 2016 年 12 月 6～10 日举行的圣安东尼奥乳腺癌研讨会上发表的双盲验证研究中，被证实与一组肿瘤学家的建议结果一致。
该研究负责人Somashekhar 博士表示，WFO 可以为乳腺癌，肺癌和结直肠癌患者提供治疗建议，在 Manipal 综合癌症中心，采用了该系统协助肿瘤学家做出高质量、基于证据的治疗方案。
Somashekhar 博士和他的同事纳入了在医院接受治疗的 638 例患者的病例，评估和比较了 WFO 和 Manipal 综合癌症中心的多学科肿瘤委员会（由 12～15 名肿瘤学家组成的团体，每周来审查病例一次。）之间诊疗方案的一致性以及每种方法发布建议花费的时间。结果显示
1. 约 90% 的 WFO 的标准治疗或考虑建议与肿瘤治疗标准的建议一致
注：WFO 建议分为 3 类——推荐用于标准治疗的建议，推荐考虑的建议、不推荐的建议。
2. 推荐的一致程度随的肿瘤类型而变化
如乳腺癌， 80% 的建议在非转移性疾病患者中是一致的，而在转移性病例中仅有 45%。在患有三阴性癌症的患者中，有 68% 一致。然而，在患有人表皮生长因子受体 2（HER2）/neu 阴性乳腺癌的患者中，WFO 与肿瘤医生决策只有 35% 一致。
研究者认为，这样的差异可能是因为三阴性乳腺癌患者的治疗选择比 HER2 / neu 阴性乳腺癌患者更少。病例越复杂，WFO 与医生的治疗方案差异性越大。
3. WFO 可以节省时间
临床中肿瘤医生手动捕获、分析数据、产生建议平均需要 20 分钟时间。 然而，在肿瘤学家对病例更熟悉后，平均时间减少到约 12 分钟。相比之下，WFO 仅花了 40 秒来捕获和分析数据，然后提出建议。
人工智能平台 VS 自动化医疗
人工智能平台是个人化和自动化医疗的有益的一步，它不是替代医生的工作，而应该是对医生工作的补充。医生应用人工智能平台，可能有许多因素可能无法顾及如每个患者的背景和偏好、患者与医师关系、人与人之间感情。
人工智能平台是科技时代的产生，未来会大大提高了肿瘤医生工作的效率，规范了医生治疗方案，造福肿瘤患者。相信不久的将来，人工智能平台开发得更加完智能、服务更广，质量更优，是肿瘤医生和患者的一块宝。
本文作者：李万祯，广州医科大学附属肿瘤医院
参考文献：Carrie Printz.Artificial intelligence platform for oncology could assist in treatment decisions.[J].Cancer. 2017,6（123）:905
