PowerAI in Medical Data

臺北榮總放射科邀請 IBM 團隊在 2017/05/24 的晨會演講 IBM System Lab Solution。今天介紹的不是 Watson。，而是對於擁有私密企業資料（例如醫療機構）所提供的具備 cognitive computing 能力的 PowerAI 服務。相對於 Watson，PowerAI 的好處在於：Watson 內的高效模型主要是基於西方人的醫療資料所建構（包括腫瘤科、病理科及影像數據化）。如果亞洲國家需要自己的模型，Watson 可能很難提供訂製服務。PowerAI 可以滿足訂製目標。另外，完成後的 model 還是歸於客戶。

中國 IBM PowerAI 團隊的成果範例

• 檢測肺部纖維化症狀：獲得一萬兩千張影像，產出一個具備預測能力的 model。在醫生問診時候同時提供疾病機率。
• 乳腺癌細胞檢測：通過學習醫師標註的樣本，可以建構出具備自動標識能力的程式。用途在於協助醫師省力、快速找出疑似癌細胞的區域並判讀。

結構化數據分析

• 技術：通過大量文本，從中挖掘並建構新詞典，並識別出標註化描述及非標準化描述。
• 尋找相似病歷；
  • 分詞、計算詞向量，將詞數位化處理。
  • 通過潛在語義相似度尋找類似病歷。
  • 運用這個技術可以找出類似的病患作爲診斷參考！
• 肺癌惡性腫瘤特徵提取及預測：
  • 從衆多指標（病歷、生化資料、病理與影像學報告）中找出相關的特徵。
  • 建構分類模型。
  • 將系統與 HIS 系統結合實現實時掃描及預測。

認知分析引擎的生命週期管理

• 確定使用的業務場景
• 選擇合適的合作夥伴（技術一資料）。
• 收集帶有標籤 annotation 的資料。
• 建構合適的模型及選擇參數，監控訓練及調整參數。
• 與既有 HIS 系統結合。
• 根據使用回饋進行後續調整。
• 擴展引擎所能處理的疾病特徵。
• 可落地的認知計算分析方案、羽量級資金、在客戶資料中心進行。

賣點

• PowerAI 的 BlueMind 的超參（hyper-parameter）調整、模型（神經網路架構）、資料量多寡判斷等扮演了重要的因素。
• 三維影像如 MRI 的模型判讀研究目前還在進行中。
• 目標是通過對於影像報告的整理以及對於影像 annotation 的讀取來建構。