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Watson行业应用预言人机协作大未来

  【IT168 专稿】经历了与人类智慧的重重比拼,IBM Watson改变了机器冷冰冰的印象,成为了智慧代言。引来惊叹过后,Watson也给我们留下了思考和启发,企业开始追问Watson的应用价值,思考Watson能给企业带来什么,人机大战并不是目的,人机协作才是未来。

 

预言Watson在三大行业应用前景
▲IBM Watson的组成

  只有让Watson的“聪明才智”在企业中发挥作用才能体现它的价值。Watson工作的本质可以理解为对海量数据进行搜索并分析,从而快速提供最准确的信息,它的出现无疑给企业应对数据快速膨胀、处理即时应用带来了可行的解决之道。人机大战之后,Watson的影响仍在继续蔓延,它也将帮助企业解决和优化更多的应用难题。本篇将分析Watson极可能走入的三大行业应用及前景,并列举Watson业务分析与优化应用场景。

一、预言Watson在三大行业应用前景

  预言之一:Watson医生加速诊断,提高医疗就诊率 

  一家大型三级甲等医院平均每天就诊患者3500人次,每个医生接待病人80人次,平均留给每个病人的就诊时间为5分钟,在5分钟内阅读病人病历,查阅大量相关信息,确定就诊方案,对医生来说是一项繁重的任务,患者很难获得全面周到的治疗方案,且就诊效率低下。如果让Watson通过这些信息来“诊断”的话,仅需几秒钟时间就能查阅病历,快速确定最优的就诊方案。

  预言之二:Watson军师谏言重大金融决策

  一家总资产居全球之首的商业银行每天要处理的业务量超过9千万笔,以1万7千个网点计算,每个柜员每天要处理300笔业务,平均每个业务用时1.5分钟。数据量大,联机事务处理(OLTP)繁多,而用户的等待和耐性有限。如果让Watson来处理用户请求的话,再庞大的数据,再繁多的处理也能在短时间内完成,让用户告别漫长等待,更重要的是随着全球经济的高度互通,金融数据正快速膨胀,Watson的深度分析能力将有助于金融企业从堆积如山的数据量中索取关键性数据,及时掌握信息,并作出正确的财务决策,保障企业的经济命脉。

  预言之三:Watson客服中心减少占线时间,轻松应答

  一家企业客服中心平均每天接到的电话超过15万个,按照平均每个电话5分钟处理时间计算,话务系统在线时间超过75万分钟,也难怪客服系统长期处于忙碌状态,而且一个客服的知识面和业务范围有限,要咨询更多的信息,用户就不得不转接另一条线,因此在传统客服中心场景中总是能见到这样的场面,一边客服忙得气喘吁吁,一边用户抱怨电话总是占线。如果让Watson来“应答”的话,通过各种信息分门归类,系统查询,Watson能在短时间内轻松而全面地应答。

  值得强调的是,IBM已经开始为Watson在医疗行业的应用展开了研究与部署,为解决“医疗信息数据的爆炸性增长”,IBM正扩大其医疗解决方案中心的规模,并通过团队合作和启用新的“Watson”远程电子病历分析系统,以提高和改善成员之间分析问题的能力。

  IBM医疗解决方案中心在2009年下半年成立,该中心依托知名医疗专家、医疗信息技术专家的强大支撑,为客户提供强大的医疗资讯服务,目前用户可以通过该中心与数百名来自全国各地的医疗专家进行沟通。IBM已将在中心供职的医疗解决方案架构师、工作技术专家的人数翻了一番,他们的主要任务是帮助医生实现智能手机、平板电脑和其它设备同EMRs系统的连接,同时帮助医疗保健机构建立新的远程患者监测解决方案。

  该中心还将布署目前最为先进的分析技术,其中就包括超级计算机“Watson”。高级数据分析越来越多地被医疗机构应用,该技术通过分析爆炸性的医疗数据增长,帮助医疗机构了解疾病背景及疾控现状。据企业战略集团最近的一项研究显示,其每年的需求正以35%的速度增长。与此同时,超过四分之一(27%)的医疗专家和初级保健医生开始使用Tablet PC或类似的设备。由于临床医师智能设备的使用率比全国人均使用率高出5倍,他们越来越多地需要即时与诊室或医院病历的EMRs系统进行对接,随时调用数据。

  通过文字、语音或两者功能结合的电话与患者进行交流更有助于医生了解病情。IBM正在改善并通过语音识别技术提高对医疗文书的文本识别率,借助Waston可以实现数百万页的文本、书籍、百科全书和期刊上的快速识别。得益于此技术,病历、检查报告和病理报告可以在数字化后以电子方式报告提供给医生,而医生也可以对患者的病情做出更为深入的评价和了解。通过对医疗文本的隐藏语义分析,医务人员可以发掘病历、病理报告、影像数据中容易被忽略的重要信息,计算机可以提取相关患者资料并提交给医生,这些数据最终将改善患者的护理质量。

  随着电子医疗记录和其他健康资讯科技应用的迅速普及,北美医疗机构相关的数据量预计将在2015年达到接近14,000PB级。这些健康分析技术旨在帮助医疗机构分析、利用每天所产生的海量数据,更好的为患者服务。在病人的病历中有着数量惊人的信息,包括多种形式的缩写和短语,还有大量像博客或者文本一样的药方等。医生为了了解清楚病人的病历,往往需要花费10分钟或20分钟甚至更多的时间,而Waston医生的诊断只需3秒或更短的时间。

  所以当有了海量电子病历库之后,就可以通过软件来让沃森进行医疗诊断了,让沃森通过这些信息来“诊断”仅需几秒钟时间。 

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