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10分钟能做什么？充其量只能用来看几条新闻的时间，对于Wats
on而言却能诊断一名病人。
Watson的认知计算能力已经为我们所熟悉，而它也在医学领域不断发力。日前，东京大学医学研究院利用Watson判断一位女性患有罕见的白血病，而这只用了10分钟的时间。
患者为一名60岁的女性，最初根据诊断结果，显示她患了急髓白血病。但在经历各种疗法后，效果并不明显。 根据东大医学院研究人员Arinobu Tojo的说法，他们利用Watson系统来对此病人进行诊断。系统通过比对2000万份癌症研究论文，在10分钟得出了诊断结果：患者得了一种罕见白血病。
该研究主要由美国的IBM研究所，纽约基因组中心及东大医学研究所联合完成。
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hsnewsbeat
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10分钟诊断是如何实现的？
东京系统与软件开发研究所Watson Health Cloud的软件工程师林雪婷向雷锋网表示，目前医疗方面的项目难点其实比较统一。
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首先，你要有可以对照的数据，在这个项目里是和纽约基因中心进行合作。
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其次数据使用时，第三方只能根据HIPPA协议使用个人数据的统计信息；
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再者，可能就是怎么把数据导出来作为这个研究的样本了，这个也很麻烦，因为基因数据很大。
而做人工智能诊断智能图谱的康夫子CEO，前百度自然语言处理部资深研发工程师、文本知识挖掘方向负责人张超也列举了这一研究的主要难点。“数据抽取是个非常有门槛的技术”，主要体现在四个方面：
1. 相比较结构化或者半结构化抽取，无结构化抽取面临更多的挑战，比如：抽取模板学习更为复杂，抽取过程的语义转移，另外还有不少歧义、边界问题需要处理；
2. 无结构化抽取的面对的数据源更为繁杂，如：网页、论文、书籍、问答数据等等，不同数据源带来的数据清洗工作也不尽相同；
3. 在医学应用场景下，要求抽取工作的准确率、召回率都需要很高，这也是抽取任务的一大挑战；
4. 无结构化文本抽取的过程也伴随着大量的计算，对计算性能也有较高的要求。
而新闻中提到的“10分钟”，在林雪婷看来，“应该是不包括把数据导出来的时间的”。
