同センターの場合、最新の医学的根拠に基づいて、医者が（システムがなければ医者が気づかない可能性のある）最善の治療を判断するのを支援するという目標があるため、時間のかかる初期投資は有益だ。
「私たちは、現場にいる医者が、特定のがんの世界的な専門家に相談しているかのように感じられる支援を行おうとしている」とChin氏は述べている。
必ずしも明確な答えは得られない
特に複雑な分野では、多くの場合、Watsonが「イエス」か「ノー」かを明確に答えてくれることはない。最終的に何が正しいかは、人間が決めることになる。
Watsonはそういった状況では、最善の選択肢を挙げて、人間が判断しやすいようにするためのツールとして捉えるべきだ。
「人間に似たシステムを作ろうとする限り、そのシステムが100％正しくなることはないだろう」とChin氏は言う。
「医療の世界では、尋ねる相手が機械であろうと人間であろうと、白か黒か、イエスかノーかで答えられる問題はほとんどない」（同氏）
Watsonに質問をすると、質問が構文解析され、それまでに学習した内容に基づいて、最も可能性の高い回答の短いリストが示される。
Chin氏によれば、ここでの考え方は、Watsonに最終的な診断や治療の判断をさせるのではなく、臨床医に可能性を示すというものだという。
「多くの人は自分が機械に取って代わられたくはないと思い、身構えるが、それを目指しているわけではない」
「このシステムは、大量の情報を整理して、その中から注目すべき情報を示すことを目指している。人間の脳の容量は限られており、医者の時間も限られているからだ」
インフラが必要になる場合がある
多様なデータセットの収集、保管、分析や、完成したエキスパートシステムの幅広い提供には、想定よりも大きなインフラが必要になる可能性がある。
同センターはこの24カ月間、関連するデータをできるだけ多く、安全に収集し、完成したエキスパートシステムの専門的サービスを遠隔地まで幅広く提供するため、IBM、PricewaterhouseCoopers、AT＆Tと協力して、ストレージプラットフォームと専用ネットワークを構築した。
Chin氏は次のように述べている。「Oncology Expert Advisorは自動車のようなものだ。知識と専門性を共有するための車が完成したと思ったら、次に走る道路がないことに気づく。それでは、この車はどこにも行けない。このシステムを活用するには、高速道路が必要だ。100マイル四方にがん専門医が1人しかいない町を支援できるように、この車を届けるための安全な道路網が必要になる」
「このシステムができない限り、専門性を共有し、臨床医が診療の現場で最高の仕事をできるようにするという、OEAが目指している目標を実現することはできない」（Chin氏）
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
