机器人医生
任何医生都可能犯错，从而引发昂贵的有时还会是危险的医疗失误。卡恩说：“沃森可以弥补人类的局限性，研究表明对于相对有限的信息，人类可以很好的处理，但对大量信息却不能。而这正是沃森的优势：处理海量信息并从中进行刷选。在计算机真正被应用前，它必须学会理解和分析医疗信息。凯罗琳仍认为沃森将非常有用，尤其是在治疗癌症方面，她说：“未来将会有更多的医疗选择，它们在解释及治疗疾病上的差别非常小，为了处理如此复杂和庞大的信息，你必须拥有一个类似沃森这样的工具。”
最新一期《大西洋月刊》封面
导读：最新一期《大西洋月刊》于3月正式出刊，本期封面文章是《机器人医生》。多年来信息技术对各个行业都造成了巨大的冲击，然而医疗卫生却一直置身事外，如今硅谷的精英们正向这个最后的堡垒发起冲击，不久的将来计算机将帮助医生诊断治疗，而整个卫生体系以及美国经济也会受到影响。
哈利-鲁科夫不需要奇迹，他需要的是正确的诊断。62岁的鲁科夫10年前开始戒烟，但长期吸烟还是对他造成了伤害。鲁科夫患了腺癌，这是一种常见的肺癌，现在已经扩散到了肝脏。肿瘤医生对他进行了体活组织检查，他们对肿瘤切片样本进行化验，希望发现驱动型突变。驱动型突变是引起细胞不受控制复制的基因缺陷，它会破坏人体器官并引发身体功能紊乱，可以设想一下开关在开的位置被卡住。对于肺癌，通常医生会检测EGFR和ALK两种突变，原因是对这两种突变的针对性治疗效果较好。但化验很少成功，尽管EGFR和ALK是引发肺癌的两种驱动性突变，但是它们很少发生。鲁科夫对这两种突变的化验结果都呈阴性，医生决定化疗，可化疗有很强的副作用，成功几率也不高。
然而鲁科夫的真实情况并没有那么糟。有一种驱动型突变医生很少检测，那就是KRAS。研究者很早就知道KRAS，但直到最近才发现它会引发转移性肺癌，在其他肿瘤中抑制KRAS的药物同样适用于治疗肺癌。一个熟悉鲁科夫病史并了解最新研究成果的医生可能会增加对KRAS的化验，并检验抑制KRAS的疗效。但是国家对肺癌的治疗指南上没有这一项，很少有医生会想到做这些事情。
鲁科夫最终得到正确的治疗了么？医生是否将他的病情和KRAS联系起来并进行化验？如果他真是个病人，而他的医生真是个医生的话，也许可能。然而他们都是被纽约斯隆-凯特琳纪念癌症中心的科研人员虚构出来的，目的是展示IBM[微博]超级电脑沃森的性能。是的，这就是在着名的《Jeopardy》中战胜两位人类冠军的沃森。但IBM开发沃森的目的不是参加娱乐节目，而是帮助专业人士做复杂的分析，例如帮助肿瘤医生发现被遗漏的细节。
利用信息技术帮助医生和病人已经有很长时间了，健康医疗网站WebMD每天都有数百万访问者。但是沃森却不同，IBM说它处理信息提供建议的速度比从前任何机器都快得多，每秒钟可以处理6000万页文件。
这可不是小事，因为过去大约有80%的信息是零散的。在医学上这些信息包括病例记录、医学杂志上的文章以及卫生部门掌握的原始数据。至少理论上来说，沃森可以让这些数据都派上用场。它可以先在病人检查的时候倾听，然后学习。就像在《Jeopardy》中一样，时间越长表现就越好，最终沃森可以非常准确的判断病情并提出治疗的方法。沃森甚至还能提出质疑，当进行诊断并提出治疗方法时，沃森会给出多个备选方案，每个方案都会附带置信水平。
过去医学上从未有过这样的工具。医疗信息和管理系统协会去年在拉斯维加斯召开年会期间，IBM举办了一次非正式的发布会。为了听马蒂-卡恩的报告，1000位专业人士把会场挤得水泄不通，有些人不得不被安排到旁边的房间。卡恩是一位医生，同时也是IBM负责训练沃森应用于临床小组的负责人。卡恩声称沃森将彻底改变游戏规则，不仅在高度专业的诊断领域，例如确诊肿瘤，还包括基础护理 ，因为任何医生都可能犯错，从而引发昂贵的有时还会是危险的医疗失误。
根据卡恩的临床经验和学术研究，他认为上述错误中有三分之一是由于误诊，造成误诊的重要原因是“锚定偏见”：人类倾向于过分依赖单一信息。不管是诊所还是急诊室，这种情况都会不时出现，通常医生会听两
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