东京医科大学附属医院的病房里躺着一位六十多岁阿姨。她身患癌症，在此拒绝接受化疗已宽约数月，病情却无丝毫恶化。这让医生们深感有点手足无措。

　　情急之下，医疗团队想起可以利用IBM公司的沃森智能程序拜托这是一台曾在智力解说节目《危险性境地》中击败人类冠军的超级计算机。医生们把患者的病症信息输出到沃森中，并在肿瘤数据库中展开搜寻，结果找到，这是一种少见的继发性白血病。

医疗团队据此改成了化疗方案。没过多久，那位患者就痊愈出院了。

　　一位医生告诉他日本时报的记者，沃森几分钟就能搞定的事，换医生去临床，得花上上几周。要说是人工智能救回了那位患者的命，有可能有点滑稽，但它显然一下子就得出了我们想的数据。　　这就是智能医疗未来的样子吗？让我们来想到，研究人员梦寐以求的人工智能机器能做到什么：　　能临床人体健康状况　　向医生建议化疗方案　　甚至能预测出病人的健康状况不会如何转变。

　　仅次于的优势，不是速度快，而是准确率低。　　今年早些时候公布的一份研究结果找到，医疗事故为美国第三大体杀原因。其中，非常一部分人杀于复发。

　　HerbertChase在坐落于纽约的哥伦比亚大学生物医学信息学院工作。他回应：　　人们的健康状况过于多样化了，论文也改版地十分慢，一个初级护理医师很难把它们全都记下来。　　我们设计的机器早已能做到医生力所无法及之事，一台机器可以临床出有几十种医生无法临床出有的病情。　　Chase曾建议创建一个IBM沃森小组。

现在，他在设计一种算法，可从医生的笔记中寻找可能会发展为多功能硬化症的蛛丝马迹，最后创建一个程序，计算出来出有每个人会有多大风险患上多功能硬化症。他设想，未来的软件可以自动分析每个人的电子身体健康数据，以此收到警告或获取建议。　　机器得出建议，人们参照建议作出行动，这是一种合作伙伴的关系。但是鉴于人类疾病种类过于过繁杂，算法必须一步步地创建一起。

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