3 医疗保健行业的认知机会

大数据已经成为新的自然资源。6而且，尤其在医疗保健行业，这种资源的数量、多样性和复杂性都在快速增长。举例来说，一个癌症患者的基因组就相当于0.5 TB数据。7尽管各行业信息呈爆炸式增长，目前全球仅有不到1%的数据得到了分析利用。8

尽管传统分析解决方案对于无数应用来说都有效，但传统分析解决方案无法充分利用大数据的价值：它们无法适应新的问题领域，不能处理歧义，只适合具备已知、明确语义的结构化和非结构化数据（单词和短语的关系以及它们的含义）。如果没有提供新的能力，数据太多、洞察力太少的矛盾仍将继续。

图12.4 医疗保健行业高管纷纷拥抱认知计算

医疗保健行业如何才能弥补未开发的机会和当前的能力之间的差距？如何充分利用结构化数据和非结构化数据中隐藏的洞察力来进行发掘、洞察、决策支持和对话？答案是认知计算。基于认知的系统可构建知识、学习和了解自然语言，与传统可编程系统相比，更能与人类进行更自然地互动。

医疗保健行业高管承认认知计算能够从根本上改变医疗保健行业。在熟悉认知计算技术的医疗保健行业领导者中，84%的医疗保健行业领导者认为认知计算对于医疗保健行业将起颠覆性作用，81%的医疗保健行业领导者认为认知计算在其将来的业务中将起重要作用，而95%的医疗保健行业领导者计划对认知能力进行投资。

因此，医疗保健机构应如何利用认知计算来处理医疗保健行业普遍面临的问题？这种新的计算模式具有三种能力，可专门应对先前确定的三个行业热点问题：互动、发现和决策（见图12.5）。9

图12.5 医疗保健行业的认知机会

（1）互动能力

利用其提供专家协助的能力，认知系统能够从根本上改变人和系统互动的方式并极大地提高人的能力。这些系统可以开发深入的领域洞察力并将这种信息以及时、自然、可用的方式提供给相应人员。认知系统在这里可充当助手——如同一个不需要休息，但也可处理大量结构化信息和非结构化信息，调整模棱两可甚至自相矛盾的数据并且会学习的人。

因为它们能够与人类进行对话，这些系统可根据病史来了解病患，并将具体情境和基于证据的推理带到互动中。今天，这些认知系统可帮助医疗保健企业向消费者提供有吸引力的个性化医护建议（见案例“Welltok采用认知实现个性化医疗体验”）

未来的认知系统将具有各种形式的对话能力，这将有助于信息在个人之间流动。10举例来说，病患可借助由提供商的输入提供支持的认知系统进行对话，而且医生可轻松与相应的提供商共享病患信息，以便开展相应治疗。生态系统中的营养师等相关方可从认知系统中轻松询问并得到病历且无须询问病患即可再次提供相同的信息。所有这些互动均可以自然语言进行，从而可简化流程。

案例

Welltok采用认知实现个性化医疗体验11

CaféWell是一个由Welltok保健公司创建的平台，该平台旨在从各种渠道分析消费者的健康状况，并提供保健相关的洞察力（包括医疗活动的保险费回扣等各种措施）。为使该平台更加具有交互性和个性化，Welltok采用了IBM开发的一种认知方法。

由此开发的新产品CaféWellConcierge能够利用自然语言和认知能力改善用户互动，并从潜在的纯文本来源中提取更多知识。例如，医疗对话、活动数据和健康效益信息等。该产品的认知计算能力有助于快速准确地回答日常语言所提出的系列复杂问题，而且有助于系统从与用户的互动中学习。通过实现动态个性化健康体验，Welltok可帮助消费者基于以用户为中心、明智的建议做出积极的健康转变。

（2）发现能力

认知系统有助于用户发掘即使最聪明的人类也可能无法发掘的洞察力。发现涉及发掘洞察力和联系，并了解全球大量可用信息。

一些发现能力已经出现了，举例来说，医疗研究领域存在大量信息。在该领域，高级认知能力已显著缩短了研究和发现所需的时间——从数月缩短到了数分钟。除此之外，旨在加工大量医疗和病患信息的认知系统允许医师将更多时间花在病患身上（见案例“VHA选择认知技术来帮助改善PTSD治疗”）

在不久的将来，认知解决方案能够通过快速分析所有相关临床研究的历史病患数据来更有效和及时地将病患与临床研究相匹配。应用于病患纳入和排除标准的基于证据的推理可以帮助那些将病患用于试验的医疗机构，而从事额外分析的临床研究机构可利用发现能力决定哪些实验结果可用于进一步研究。

案例

VHA选择认知技术来帮助改善PTSD治疗12

Veterans Health Administration（VHA）具有1700多个医护站点，是美国最大的综合性医疗保健系统，每年为约8,700,000退伍军人提供医疗服务。当为创伤后精神紧张性障碍（PTSD）病患寻求一种更好的医护方式时，该机构采用认知能力来帮助改善对这些退伍军人的医护质量。

VHA正在对IBM沃森技术进行评估以判断其对PTSD病患提出治疗建议的能力。沃森可处理大量医学文献、临床资料和病患医疗记录，并对单个病患提出适当的治疗方案。它还可对临床医生的系列问题提供基于证据的答案。通过节省医师的研究时间，沃森有助于医师将更多时间花在聆听病患的意见以及与病患进行互动上。

（3）决策能力

认知系统可提供基于证据的选项，进而帮助决策并减少人为偏差。认知系统根据新的信息、结果和操作不断发展壮大。通过向人类用户提出系列选项，当前的认知系统在更大的程度上充当顾问的角色。

这些系统有助于医疗专业人员做出更加明智、及时的决策。举例来说，IBM Watson for Oncology 是一种可快速分析病患数据、快速增长的医疗文献、世界级专家的准则和专家经验的认知计算解决方案，可为临床医生识别将要予以考虑的个性化治疗方案（见案例“Bumrungrad 的认知解决方案可提供个性化癌症治疗方案”）13

未来的策略有助于在保护隐私的同时在各个企业之间交换医疗信息。因此，认知系统将能够访问更多的历史数据和分析，从而使它们的建议越来越有效。

案例

Bumrungrad的认知解决方案可提供个性化癌症治疗方案14

Bumrungrad International Hospital总部位于曼谷，是东南亚最大的私人医院，也是全球最受欢迎的医疗机构之一。为改善其癌症护理质量，Bumrungrad选择了IBMWatson for Oncology——一种有助于医生为单个癌症病患规划最高效的治疗方案的创新性认知计算解决方案。

癌症治疗非常适合采用认知能力，因为会涉及越来越多的大量数据。在对病患的个人档案、医疗证据、公布的研究结果以及纪念斯隆-凯特琳癌症中心的大量临床专业知识进行分析后，该解决方案可以总结每个病例的调研结果，其中包括供临床医生考虑的基于美国国家综合癌症网络（NCCN）指南的治疗方案。