Habréについては、IBM Watson が処方箋の作り方を学び、医学教育を受け 、 販売アシスタントとして自分自身をテストしたことをすでに書いています。 もちろん、これらはすべてIBM Watsonシステムのトレーニングとスーパーコンピューターの機能のテストの両方に役立つテストプロジェクトに過ぎませんでした。
そしてそれほど前のことではないが、IBMはサードパーティの開発者向けにWatsonスーパーコンピューターのリソースをオープンしました。 その結果、IBM Watsonの機能を完全に活用するさまざまなプロジェクトを取得することが計画されました。 すでにいくつかのアイデアが実装されていますが、以下は最も興味深いプロジェクトの例です。
パーソナライズされた脳腫瘍の治療
ニューヨークゲノムリサーチセンターでは、最も危険なタイプの人間の脳癌の1つである膠芽腫の治療を個別化するために多くの作業が行われています。
がんは複雑な疾患であり、その治療は2つの大きな障害によって複雑になります。 第一に、効果的な治療法を探すために、患者はさまざまな選択肢を試し、時間を無駄にしなければならないことが判明するかもしれません。 第二に、腫瘍医は、特定の種類の癌に関するデータのなだれに精通する時間がないだけでなく、病気の異常な種類に関する追加のデータ、特に、特定の患者のゲノムに関するデータは言うまでもありません。
医師は非常に有能な専門家になることができますが、人の脳は特定の患者を助けることができるすべての情報を含むことができません。
スーパーコンピューターの機能は、巨大な非構造化された情報の配列であるビッグデータを扱うために「シャープ」になっています。 この場合、数十万件（約60万件）の診断書と患者のゲノムに関するデータの分析です。 さらに、システムは生物医学文献と関連する薬物のデータを分析します。
IBM Watsonの助けを借りて、医師はシステムによってテラバイトおよびテラバイトのデータを分析した後に必要な情報を取得し、この情報を患者の個別治療に使用します。 IBM Watsonは、各ケースについて「学習」し、他の患者の治療に役立つ新しいデータをますます受け取ります。
IBM Watsonを使用して、各患者に個別の治療コースを提供します。これは、ゲノムを考慮して、特定の人の癌性腫瘍の発生につながった要因を対象としています。 これにより、回復が成功する可能性を高めることができ、新しいケースごとにこの確率がさらに高まります。
動物園で働く
いいえ、IBM Watsonシステム
作業を開始する前、Point Defiance Zoo / Aquarium管理の作業は、特定の日に動物園に何人の訪問者が来るかという仮定に基づいていました。 もちろん、この分野の従業員である経験豊富な人でさえ行われた予測は、特定の数を超える要因を考慮に入れることができないため、現実とはかけ離れています。
現在、IBMの予測では、ソーシャルネットワーク上の潜在的および現在の訪問者のチェック数を考慮し、さまざまなリソースの動物園の名前、天気予報などに言及しています。 この情報は、訪問者のニーズを予測し、より良いビジネス上の決定を下すのに役立ちます。
「分析のおかげで、ほぼすべての部門で仕事を変えることができました」とドナ・パウエル、
ポイントディファイアンス動物園および水族館の商業ディレクター。 そして、これらの変更は非常に顕著です （pdf）：
- 作業開始後のチケット販売の伸びは700％でした。
- データに基づいたより将来を見据えた計画による年間人件費の削減-10％（マイナス10％）;
- ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンの迅速な作成と実装により、ロイヤルティプログラムの3倍の新規メンバー。
一般に、IBM Watsonの機能により、システムは銀行セクター、音楽業界、および電子機器の設計と製造の利益のために機能します。 これは、別の記事で後ほど公開されます。