Watson医生：请问哪里不舒服？
患者：发烧
Watson医生：（弹出200多个诊断）
患者：最高39度
Watson医生：（删掉十几个诊断，还剩190多）早上、下午还是晚上发烧？
患者：傍晚时候最明显，早上不怎么烧。
Watson医生：（又删掉十几个诊断，还剩170多）咳嗽吗？
患者：不咳。
Watson医生：（又删掉十几个诊断，还剩160多）好的，现在请您检查 血常规、尿常规、大便常规、肝功能、肾功能、血糖、血电解质、凝血功能、超敏C反应蛋白、降钙素原、免疫全套、抗核抗体、抗中性粒细胞胞浆抗体、血沉、感染四项、血培养、痰培养、尿培养、头部CT、胸部CT、上腹部CT……等检查
患者：你，你还有没有医德？！
Watson医生： Warning！Undefined words!
上面这段奇怪的对话看似是科幻小说中的情节，实则不然。Watson医生是认知技术发展到一定阶段的产物，是指计算机通过模拟人脑的理解、推理和学习能力，不仅能“回答问题”，甚至能“提出问题”和“解决问题”的过程。
有这样的机器助手帮忙， 人类医生能在数日内吸收平时数月甚至数年才能读完的医学著作和论文中的有效信息。在遇到疑难病症时，机器助手会按相关性和出现频率等条件，将所有相关资料和证据呈现在人类医生眼前，大大提高诊断或科研效率，节约时间、人力及物力成本。
认知医疗先行者
2011年，超级电脑Watson战胜了美国智力问答《危险边缘》（Jeopardy）的两名人类总冠军，标志着认知时代的来临。此后，智慧医疗迅速崛起， 具有长期医疗积淀的IBM走在认知技术的前沿，为医疗业注入强心针。
自1957年发表第一篇与医疗相关的研究 告以来，IBM一直致力于突破IT与医疗的边界。 而2013年2月，在与美国斯隆凯特琳癌症中心和美国最大健康险公司Wellpoint的协力合作下，Watson实现了首次商业应用：管理治疗肺癌的医疗服务的使用情况。据IBM Watson相关高管透露，该领域中90%的护士现已遵照Watson的指导行事。
Watson主要有三种能力，从中延伸出认知系统的多套应用和解决方案：
发现顾问（Watson Discovery Advisor）意在通过自然语言处理找出数据中的正确答案并提供近似于人类的交流和互动；
分析师（Watson Analytics）可以帮助用户检索分析清理数据，建立可视化数据图像，并在其平台上讨论数据和交换资料；
探索者（Watson Explorer）通过统一视角帮用户发现并分享数据驱动的洞察。
2015年4月，Watson健康（Watson Health）业务部成立，利用认知系统进一步加速在智慧医疗产业中的布局。目前，认知系统在医学影像、生命科学和制药、全程医疗护理、肿瘤与基因以及医疗支付等五大领域拥有多套解决方案，用以提高医学研发效率、改善临床结局、精简管理流程和促进医患互动。
深度挖掘数据。
相对于此前只能处理结构化数据的编程系统而言，认知系统最大的突破之一，是具有理解计算机科学家称之为“非结构化”数据的能力，能够跟上现代世界巨量、复杂和不可预测的信息。这也是Watson为什么被视为重大数据创新的原因。 非结构化数据占全世界数据80%。类似地，医疗领域充斥着大量庞杂的非结构数据：包括药物、症状、既往病史、家族病史等等，其中蕴涵着宝贵的医学信息。没有这些高质量的数据作为基础，目标就无法实现 。
临床数据诊断疾病和管理健康。
在临床数据方面，2015年，IBM收购了拥有超过5000万份美国患者电子病历的医疗数据公司Explorys，以及美国的领先医疗影像公司Merge，其云端上存储有几十亿张医学影像。通过研究这些可交易、去隐私的医学数据，Watson系统现在已经能自动识别皮肤癌、乳腺癌、肺癌，并形成影像 告。
以皮肤癌为例，认知系统会使用数据学习哪种皮肤特征和模型是最常见的黑素瘤，然后在影像中识别出皮肤癌，并评估出具体的皮肤癌级别，评估每张图片的时间不超过1秒。在超过3000例黑素瘤及其他皮肤损害的受控测试中，Watson能以95%以上的精确度， 识别皮肤癌病例的良性与恶性，而人类取得的最高水平仅为84%。而Watson最终目标是，能够通过美国影像科医生资格考试。
除了帮助诊断疾病，认知系统利用临床数据进行患者健康管理和制定健康计划，从而降低发病风险，减少医保理赔。近年来IBM与 Wellpoint合作，利用认知风险管理工具，Wellpoint的每名医疗管理师可以同时管理众多客户，极大提高了工作效率。
基因数据加速攻克癌症。
在挖掘基因数据方面，Watson主要与纽约基因中心等医学研究机构合作，重点研究导致肿瘤的基因——这一基因靶向治疗是最具潜力的领域（某种癌细胞的生成、分裂受某些致癌基因的调控，找出癌症生成过程中的“罪魁”基因，再针对这一基因进行靶向治疗，就有可能从根本上治疗该癌症）。 3年来，认知系统和纽约基因中心合作，利用基因助手工具（Watson Genome Adviser）分析基因测序结果以及患者的基因变异情况。认知系统学习了2300万篇文献，构建出复杂的知识图谱，从中寻找出基因、蛋白质和药物间的复杂关系。
移动终端和可穿戴设备采集大健康数据。
由于涉及领域最广，数据种类最为庞杂，认知系统与生态圈中的其他伙伴互惠合作，才能使大健康数据奏效。
2015年，IBM与苹果和日本邮政合作，启动一个向百万日本老年人提供iPad的项目，向他们发放安装有智能应用和自然语言解析技术的iPad，为他们提供服药、运动和减肥提醒服务，提高健康水平。预计到2020年，这款健康智慧应用能促进500多万日本老年客户的健康生活品质。此外，IBM的健康云和Watson认知计算技术更好地分析移动健康应用HealthKit中的健康信息，以期为苹果的终端用户提供更智能的健康管理服务：苹果可以向企业市场出售更多的终端设备，IBM也可以在移动市场挖掘更多的大健康数据价值。
2016年初，IBM和美敦力合作推出了一款糖尿病监测应用。此前，美敦力和IBM对600名匿名患者进行了一个移动设备试点项目，通过分析这些患者在美敦力糖尿病监测设备（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，Watson系统可以在低血糖发生前3小时就做出预测，其间完全来得及采取预防措施，预计这项应用将于2016年夏季面世。
此外，Watson的认知计算技术还与可穿戴设备结合，帮助运动和减肥发烧友合理控制体重，当用户各方面健康指标发生变化时，应用会根据采集到的数据，提示他们如何调整运动、睡眠、以及饮食等生活方式才能实现健康目标。
中国认知医疗生态圈渐成型
随着认知技术和互联 ＋在中国的兴起，越来越多的本土IT企业也意识到了认知医疗的巨大潜在价值。随着医疗生态圈的扩展，以及新参与者的跨界合作， 无论是服务提供方、支付方、 会和政府机构、还是零售商，都在积极合作，寻找创造价值的新途径。
一方面，以数据分析为生命线的大型互联 公司在与政府和医院签署合作协议，努力进入医疗数据挖掘、医疗支付等领域；另一方面，传统医疗业务管理系统供应方也在试图延伸到大数据分析领域，在积极寻觅认知技术人才。此外，借力互联 思维的健康咨询在线平台也如雨后春笋涌现，但由于缺乏对大数据分析技术的积累和对医疗行业的深度理解，其未来发展方向还是未知数。
自1934年，北京协和医院安装了第一套商用处理机，到2005年12月在北京发布了《迎接2010：中国医疗卫生事业前景展望》白皮书，再到2015年4月，Watson健康独立业务部门的成立，IBM在中国的医疗布局日渐清晰——通过产学研合作，建立生态圈，提供全面的硬件架构、系统软件和中间件，以及具体的行业解决方案，推动医疗健康行业在战略、运营和流程、认知技术应用不同层面的发展。
每年，全世界大企业的研发投入高达6000亿美元，大型药企和医疗机构尤甚。比如，辉瑞2014年收入约496亿美元，研发投入占收入20％；而同年大众收入超过2000亿欧元，研发仅占收入5％。认知技术在医疗研发节约成本的过程中，蕴含着巨大潜力。但由于医疗行业具有特殊性，涉及化学研究、临床试验、和批准上市中的多个环节，过程往往长达数年之久，认知技术在其中扮演的角色目前还很难看到立杆见影的效果。
认知技术不能代替科学家的基础调研工作，也不会取代研究机构，但却能在更短时间内推荐给科学家们更多选择。科学家还需要通过批判性思维和专业知识对这些选择作出判断。一个恰当的比喻是：认知计算是一座桥梁，它连接起数据数量和数据洞察，增强了患者、医疗服务提供者和支付者间的互动，从而成为了研发和创新的强大助推器。
刘铮筝 是《哈佛商业评论》中文版高级编译。
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