制订治疗建议需要多长时间？“6秒钟”，印度班加罗尔的Manipal综合癌症中心的Somashekhar宣称。（摘要号 S6-07）

Somashekhar介绍：他们的一台大型计算机中装载有“Watson肿瘤人工智能平台”，而他们每位肿瘤学家都拥有一台iPad和（或）笔记本电脑，通过“求助于Watson”按钮可一键访问Watson。Watson已被嵌入在每例患者的电子健康档案（EHR）中，能将所有信息整合为一份EHR，并可最终给出一页治疗建议，同时附带多达40页的备注解释。

在纳入了638例乳腺癌病例的双盲验证研究中，Watson给出的建议与多学科肿瘤委员会肿瘤学家的建议高度一致。Watson的治疗意见以“可以考虑”或“推荐”的形式给出，其中90%与肿瘤专家委员会的建议一致。然而，在三年前，该一致率才只有73%。一致性的程度还取决于乳腺癌的类型。Somashekhar指出：Watson的建议在非转移性疾病中的一致率为79%，但在转移性病例中只有46%。对于三阴性乳腺癌病例，Watson的建议与肿瘤学家建议的一致率为68%，但对于HER2阴性的病例，二者只有35%的一致率。

肿瘤专家委员会的医生制订治疗意见的速度比Watson慢得多。最初，医生平均要耗时20分钟来获取和分析数据，然后人工制订治疗意见；提高效率后，平均耗时减少到12分钟。美国贝勒医学院的C. Kent Osborne预测：在癌症诊所使用人工智能，不会令医生失业。Somashekhar也强调：Watson永远是顾问，它不能取代人类的临床判断和必需的医患关系。

2013年，西雅图瑞典癌症中心的H. Jack West表示，Watson可以帮助人类胜任越来越复杂的肿瘤医生工作；一台计算机几乎可以整合无限量的新数据，而人类大脑不能接受并整合这么多数据。但人工智能在肿瘤学中的应用有两个问题：首先，癌症是一类异质性病变；其次，临床决策最终往往是判断的过程。因为每个癌症病例都是特殊的，或至少有许多的变异因素，很难被严格地规划，即使采用最复杂的运算模式也不能解决该问题。此外，其他一些临床医生对信息技术在肿瘤学中的应用仍持怀疑态度。因此West建议，最好有一项随机对照试验比较采用和不采用Watson治疗意见的患者的临床转归。

Watson由IBM与纪念斯隆凯特琳癌症中心联合开发，已经自杂志文章、国家指南、医院最佳实践、临床试验和教科书中整合了诸多数据。Watson可以通过自然语言处理模式和机器学习模式从医疗记录中提取和访问结构化的、非结构化的数据，以提供癌症治疗选择。