IBM Watson Health 針對癌症治療的AI臨床決策支持工具
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IBM公司Watson超級電腦的人工智慧(AI)技術，使用機器學習來分析和解讀大量數據，作為檢查及判讀患者數據依據，提供給醫護人員進行治療決定方式。
IBM Watson Health跟它的合作夥伴在2019年的美國臨床腫瘤年會(ASCO)上，公布了22項新的研究，其中，主要是針對全球癌症治療中的臨床決策支持。根據醫學博士Nathan Levitan的說法得知，人工智慧將有助於醫生做出臨床決策，而許多不同科別的腫瘤醫學會，都在根據這些人工智慧所得到的科學證據，以尋求更全面的訊息以及更關鍵的治療方針。
Watson AI支持Watson Health在腫瘤醫學和基因遺傳學，已經有70多篇平行審查的研究，因此，對癌症患者來說，這樣的技術是可以令人信服的。
Watson for Oncology可以用於臨床決策變化個案報告。而在一項盲性評估試驗中，Manipal醫院裡不同科別的腫瘤醫師，針對印度一家癌症中心的乳腺癌、肺癌以及結直腸癌，總計1000例的患者，進行醫療臨床決策的評估。
最終的結果顯示，醫院中有多位不同科別的腫瘤醫師，因為根據Watson for Oncology提供的訊息，而在136例(13.6%)的個案中改變了他們的治療決策。而腫瘤醫師會改變決定的原因，包括Watson for Oncology提供了新療法的最新證據(55%)、更個人化的替代療法(30%)、新的基因型和表現型數據以及新的臨床經驗(15%)。
當下一代定序(next generation sequencing, NGS)越來越顯著的影響臨床決策，Watson for Genomics將會對治療血液系統的惡性腫瘤有很大的幫助。從2017年底開始，為期一年的時間，在Hallym大學醫學院裡，血液腫瘤患者使用54個基因的TruSight Myeloid Sequencing Panel進行定序，這是利用NGS的技術，針對54個血液腫瘤性疾病抑制基因及致癌基因突變熱點等關鍵基因，所做的最全面評估方法。
在54個患有血液系統惡性腫瘤的患者中，Watson for Genomics定序所使用的人工智慧決策支持系統WatsonäforGenomics(WfG)的結果，跟專家手動執行的結果相比，十個隨機選擇子集有九個符合WfG，相當於90%的吻合度。這將有效的降低勞動密集的手動作業。
IBM Watson Health 仍不斷加強產品的功能。在ASCO期間，IBM Watson Health 提出了一項新的分析數據方法，藉由其提出的文獻摘要中的模型，以及使用梯度增強樹法(gradient boosted-tree approach)和二元邏輯監督學習分類法(binary logistic supervised learning
classification)，來訓練機器自動辨識。而這個模型的準確率達到93%，靈敏度為95%，特異性也有91%。
以IBM Watson Health的戰略重點來看，開發產品以支持關鍵市場中腫瘤學家的工作是首要之務。Watson Health腫瘤醫學和基因遺傳學產品，目前正用於支持全球超過15個市場的癌症護理。