В 2011 году когнитивная компьютерная платформа Watson не оставила «камня на камне» от соперников в телевикторине Jeopardy!, и с тех пор она изучает медицину в научно-исследовательском центре IBM в городе Хайфа (Израиль).

«Watson поступил в медицинский вуз и уже почти окончил его, – говорит доктор Айя Соффер, директор израильского центра больших данных и когнитивной аналитики. – Мы даем ему изучать медицинскую литературу, и теперь он может использовать свои способности в части обработки естественной речи в реальной жизни».

И очень вовремя. На прошлой неделе IBM представила Watson Health Cloud – «защищенную и открытую платформу для врачей, ученых, страховщиков и компаний, создающих решения в области медицины и здорового образа жизни».

Новую платформу будут использовать компании Johnson and Johnson, Medtronic и сама Apple. У последней есть и собственная платформа, поэтому она надеется стать одной из ведущих компаний в медицинской сфере. В Apple уже создано новое бизнес-подразделение под названием Watson Health Cloud, которое будет управлять приложениями больших данных с использованием аналитических возможностей Watson и знания медицинских данных.

Watson – это тот самый суперкомпьютер IBM, который в 2011 обыграл людей-чемпионов в американской телевикторине Jeopardy! и выиграл главный приз.

«Watson создавался с целью демонстрации возможностей искусственного интеллекта и использования и понимания естественной речи», – говорит Габи Тал, один из создателей Мирового технологического подразделения IBM в Хайфе. Watson – это не просто суперкомпьютер, это платформа. Это «решение для использования усовершенствованной аналитики в различных областях, таких как медицина, финансы, обслуживание клиентов», добавляет он.

Облачный интерфейс платформы Watson состоит из 13 модулей, с помощью которых разработчики могут интегрировать свою технологию в различные приложения и сервисы. Это, например, определение языка (какой именно язык используется в тексте), расширительные понятия (разница между «the big Apple» и «a big apple»), пользовательское моделирование (прогноз социальных характеристик на основе письма) и т.д.

Хотя разработка Watson ведется в разных центрах IBM в разных странах уже несколько лет, ученые из Хайфы сделали «значительный» вклад в развитие платформы, говорит Соффер.

«Мы много работали с медицинскими экспертами, особенно онкологами, чтобы создать тот интеллект, с помощью которого Watson обрабатывает медицинские данные и делает рекомендации. Мы видим Watson в роли помощника медиков, который будет давать ценные советы по различным проблемам и помогать врачам принимать более качественные и информированные решения».

Назначение когнитивной технологии Watson – работа с информацией с помощью естественной речи. Пользователи могут задавать вопросы и получать ответы более сложные, чем просто поиск по базе. Это особенно важно в медицинских данных, отмечает Соффер.

«На врачей обрушивается слишком много информации, каждый день во всех областях появляются гигабайты данных. Они уже сейчас завалены данными, им нереально обрабатывать данные даже в чистом виде, не говоря уже о том, чтобы оценивать их в контексте и определять, насколько они применимы в каждом конкретном случае. Watson с помощью когнитивной технологии понимает запросы, которые задает ему медперсонал, ищет всю применимую информацию во всех подключенных базах данных и дает конкретные рекомендации в контексте».

Еще до анонса Watson Health Cloud эту платформу активно использовали в ряде больниц и исследовательских центров в США по вопросам онкологии. В частности, это Memorial Sloan Kettering, Раковый центр Андерсона Техасского университета, клиника Mayo Clinic. Платформа также используется в клинике Cleveland Clinic и Нью-Йоркском геномном центре в генетических исследованиях. Генетики ищут последовательности, в которых содержится ключ к лечению или предотвращению целого ряда болезней.

«С помощью Watson фармацевтические фирмы исследуют отношения между болезнями, симптомами, питанием, факторами окружающей среды и многим другим, и таким образом определяют лучший способ для лечения болезни. Это делается гораздо более целостно, чем когда-либо раньше, – говорит Соффер. – Информация выводится в виде диаграмм, графиков, отчетов, все доступно в облаке, причем программа запоминает результаты и улучшает собственные когнитивные способности, что еще больше повышает точность результатов».

IBM не единственная компания больших данных, которая хочет улучшить принятие медицинских решений. Недавно Microsoft выпустила платформу Azure Machine Learning. Это когнитивная компьютерная платформа, которая, по словам Адира Рона из Microsoft Israel, ставит своей задачей разработку моделей данных, которые можно подключать непосредственно к приложениям. Такие приложения будут брать эту информацию, анализировать и превращать в такую информацию, которая для пользователей будет больше, чем сумма ее частей.

«Microsoft хочет демократизовать идею машинного обучения, связать его с другими нашими сервисами через облако и дать разработчикам возможность интегрировать его в свои приложения», – говорит Рон. Это аналогично работе с API, в отличие от Watson, который ориентирован на программистов-экспертов, а не простых создателей приложений.

Однако у IBM тоже есть свои API для разработчиков, говорит Соффер. «У Watson есть коллекция API и SDK, которые можно использовать в приложениях, работающих на платформе IBM Bluemix в качестве сервиса. Такие API будут запрашивать у серверов применимые данные, а технология Watson будет помещать их в контекст и давать ответы путем углубленного интеллектуального анализа».

IBM недавно вступила в партнерство с Apple, так что некоторые API вполне могут найти применение в приложениях для устройств типа Apple Watch. Это позволит приложениям помещать собираемые данные в контекст.

Watson, по словам Соффера, является кульминацией эпохи больших данных, а также вратами в новую эпоху. «Мы используем большие данные как мост между старыми концепциями программирования, которые были основаны на извлечении данных, и когнитивным компьютингом, в котором компьютер вместе с человеком решает такие проблемы, к которым раньше компьютеры не могли даже подойти».

David Shamah/ZDnet.com