赢上了一个大脑袋危险，和IBM的人工智能沃森证明其心理的优点2011这样做。现在是克利夫兰诊所的最新医学生。有一天，华森可以帮助你的医生做出更好的决定，对你的健康和治疗。
IBM和克利夫兰诊所合作项目，把计算机的处理能力-一百万本书每二等效的测试在医疗环境。医学生的医学和外科学院勒纳将与沃森的工作在接下来的三年。
“沃森可能是医生最完美的搭档，”尼尔说梅塔，医学博士，谁是工作在沃森项目。“这就像科克船长在星际旅行。他问了一个问题，并得到了答案，但最终，他仍然在作出决定。
这就是为什么森可以成为完美的助手：
广告政策为准备危险，沃森把百科全书、书籍、杂志和报纸。在克利夫兰诊所，医学专家会给它的教科书，期刊，研究论文和更多。第一步是把计算机有足够的医学知识正确回答问题。
“医学生会学习，即使他们正在帮助华森学习和改进其算法，”梅塔博士说。
这一过程被称为“深层问答”，它将一个问题分解为各种因素，然后提供多种答案。
梅塔医生提供了一个可能的例子：一个学生告诉她一个30岁的男性患者，他来自非洲之行，然后经历了发烧和皮疹。通过所有的因素和数据，从病人的历史到地理到热带医学的教科书，然后提供一些可能的诊断。
广告政策“它创建了一个推理图，就像一个思维图，解释了什么逻辑导致了它的最终选择，”梅塔博士说。学生和医生可以将自己的知识和对森的答案匹配。如果他们增加和减少的因素，答案将实时变化。
通过电子健康记录来分类，在看到病人是一个挑战，即使是最好的医生。“要找到所有这些信息从电子健康记录，如果你做一个彻底的工作，它可以采取约10至15分钟，”梅塔博士指出。“我们希望能在几秒钟内就能做到这一秒。”
可以搜索和理解自然语言。因此，在理论上，计算机可以搜索每一个音符由护士或医生进来了，知道在什么时间给药，并且知道发生了什么事的事件时有发生。 如果医生想知道病人是否有烧心需要内镜或是处方药，沃森将现推荐的指南来帮助医生做出正确的选择。
梅塔博士指出，整个计划在三年里可能会有所不同--它将随着计算机的发展而发展。但他对在医学上的未来充满希望：“我们相信，在医生和病人的治疗上，有一个非常有用的角色。”
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