哈佛商业评论

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！Undefinedwords!      

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。

参与、探索和决策

很长一段时间里， IT技术在医疗行业都充当着验证诊断或科研结论工具的角色，而现在认知技术在医疗健康领域的发展，已经让我们看到了这一行业被颠覆的曙光。

根据分析智囊机构经济学人智库（Economist Intelligence Unit）对全世界范围内800多名高管的调查，以及IBM商业价值学院（IBMInstitute for Business Value)的研究，医疗健康业的领导者已经在以下几方面迎接突破性认知技术并投资认知能力。        

1）参与：当今的消费者希望对自己的健康有更多话语权，也有更加个性化的需求。尽管调查中大部分医疗保健行业的高管都理解这些需求，但却无能为力。行业分析表明，合格医疗从业人员的缺口将在2035年达到1300万人，54％的人表示他们没有有效地满足个性化医疗服务，63％的人认为没有成功提供自助服务的选项，54％的人对他们全面和迅速解决消费者和患者难题的能力感到不满。

认知系统能彻底改变人机沟通方式，并能在学习利用人类专家优势的基础上，大幅延伸和增强人类的能力。通过积累深厚的专业洞察，认知领域能及时为人类提供自然流畅和实用的建议。

在这类情况下，认知系统不再是单纯的验证工具，而是成为真正的人类助手，但它不需要任何睡眠，能处理海量结构化和非结构化信息，能匹配模糊数据甚至厘清自相矛盾的数据，还能自我学习。因为可以参与人类对话，认知系统能根据既往病史来了解患者并根据上下文和证据进行分析推理。

2） 探索：三分之二参与调查的高管正在积极寻求产品与服务创新。然而，他们认为面临的最大阻碍是：技能不足，组织自满不前，以及缺乏分析工具。僵化和孤立的分析平台以及对专业技能，比如健康数据科学家的依赖，拖累了创新、效率和动力。过去10年间，研发新药的成本增加到了原来的145％，尽管如此，医学知识依旧呈爆发式增长，在1980年代，医学知识翻一番需要7年，而今天只需要不到3年，而每个人一生中能产生100万GB的医学数据，相当于3亿本图书的信息容量，其中蕴藏着无尽的潜在价值。

认知系统能帮助用户发现可能最聪明的人脑都无法参透的奥秘。在医学研究等存在海量信息的领域，认知系统已经发挥出了某些探索能力，极大减少了研究和发现的时间——从数月降低至几分钟。此外，认知系统能够把医生从处理海量医疗和患者数据中解放出来，让他们有更多时间花在患者身上。

3）决策：对任何行业而言，有效的决策都至关重要，尤其是在关乎生死的医疗行业，提高决策的速度和精准度更是重中之重。调查中的高管对其组织的决策能力反映不一。三分之二的人对其组织的节约成本的决策没有信心，而超过一半的人对战略和开支决策缺乏信心。

通过提供基于证据的选项，认知系统能提供决策帮助，并减少人类决策中的偏见。认知系统基于新信息、结果和行动而进步，目前的认知系统更像人类的顾问，为用户提供一系列选择，在不远的未来，认知系统或将成为最终决策者。