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有很多同学来询问我影像技术专业就业如何，怎么找工作，作为刚毕业的学长来帮你们梳理一下找工作的一些途径和心得，不喜勿喷。

一、医学影像技术专业到底毕业能干什么

二、大城市or回老家/大医院or小医院

三、如何找到招聘信息及走向

一、医学影像技术专业到底毕业能干什么

医学影像技术专业大家会传统的认为毕业后就是去拍片子，做CT，磁共振，这也没错，这是大部分医学影像技术专业的学生的毕业走向，但其实医学影像技术专业有很多就业途径，下面我来列举一下

1、影像科（放射科）：就是最常规的拍片子，有的地方是分开叫普放科和CT/磁共振室，有的地方合并叫影像中心，大同小异，叫法分类不同，一般科室领导为影像诊断医生，分诊断组和技术组。

2、放疗科（肿瘤科）：这个各个地方也不一样，有的单独成科，有的跟肿瘤科走，主要工作就是操作直线加速器，如果学历和各方面要求达到的话，也可以做物理师，这就是另一个方向了，科室领导一般为临床大科室主任，比如像肿瘤科主任。

3、核医学科：这个是一个相对新兴的一个学科，因为它并没有完完全全在全国各地普及，这也可以作为衡量一个医院水平的标准，因为像一些老家的县医院或者一些地级市可能还无法建设核医学科，在核医学科主要是操作SPE-CT、PET-CT等核医学仪器，科室领导也一般为诊断组的临床医生，这是一个新兴科室，影像革命很大可能发生在核医学科，像正在临床研究的PET-MRI就有很强的应用前景。

4、心内科（介入科）：这个就是我们传统意义上的介入了，主要是操作DSA机器，协助医生进行介入手术，主要工作场所在导管室，工作环境相对比较好，科室领导一般为临床科室主任，如心内科主任。

5、脑外科:和心内科差不多，也是操作DSA机器，我就不赘述了

6、泌尿外科：有的泌尿外科需要操作膀胱镜，这个活可能会让技师来做，但很多医院都是医生兼任了。

7、医疗器械公司：如果想跳出体制内的工作还可以去医疗器械工作，其中去医疗器械公司又有多种选择，可以选择去做技术顾问、培训讲师、销售客服、售后保障、物流供应等等，医疗器械公司可以去一些做的比较好的外企比如西门子、飞利浦、GE、波士顿科技、雅培等

8、创业公司：有的创业公司比如一些关于影像方面的研究，开发这方面的产品也会进行校招或社会招聘，大这大方面和所学的知识没有太大关联，可以根据自己的兴趣爱好进行选择。

9、科研院所（科研单位）：这是一个相当小众的选择，一般招生人数比较少，招聘信息比较少，学历要求可能在硕士以上。

*10、参军：这也是一个相当不错的选择，我们影像技术专业正好属于国家关于直招士官的专业目录中其中一个，也就是说，如果各方面合格，通过直招士官之后，进入兵营你就是士官啦，现在参军待遇也是相当不错，可以作为一个选择。

很多人毕业之后不知道做什么，像学长这样简单捋一捋还是有很多方向可以进行选择，关键是你想过什么样的生活，想成为什么样的人，这才是最重要的，你的定位在哪，你的上限就在哪

二、大城市or回老家/大医院or小医院

对于到底是去大医院大城市还是去小医院小城市，这好像是一个永恒的话题，这不仅仅存在于医疗行业，各行行业都可能需要遇到这样的抉择，对于我来说，我的看法是：一去鱼多的地方钓鱼，二重复第一条。

但每个人都有自己的想法和抉择，没有什么万能指南，就像我现在来到上海工作，跟我一个科室同一个性质的岗位的同事，他是在家里找不到工作被迫来到上海谋生，我是推掉了家里几家三甲医院过来上海，所以每个人只需要根据自己内心的真实想法和家庭背景和以后的想要的生活来选择，对于这个问题一句很经典的话来形容，外面的人想进来，里面的人想出去，各有千秋啦。

大城市/大医院：意味着高平台、高资源、高竞争，机会很多，优秀的人很多，可以学习到很多前沿的东西，工资高的同时，生活成本也必然会高，每天真的需要不断的精进，不断的学习，因为你一停滞不前，很可能就被后来之人取代，而且大城市的房价和高强度的工作让很多刚出社会的年轻人望而却步，但这样的生活又何尝不是生活的魅力和推动社会进步的动力呢？

小城市/小医院：首先需要纠正一个误区，小城市小医院并不意味着安逸和躺平，躺平一说一直就是一个伪命题，那种宣传躺平的人只是换了一种生活方式，他们依然需要精耕细作，依然需要劳动，只是不用像大城市大医院那样高强度快节奏的生活方式，他们或拥有双休，可以按时下班，可以有自己的业余生活，他们或许不必为高昂的房价和无止境的房贷发愁，但他们依然需要维持生计。生活本就是千姿百态，没有好坏之说，自己真正快乐幸福才是正道。

（如果有关更多对于这方面的咨询可以在评论区留言）

三、如何找到招聘信息及走向

这是非常关键的一步，现在是信息化社会，谁能得到第一手资料，最快最准确的信息，谁就能提前做好准备，做好布局，所以求职就是一场信息战。

1、把中国排名前100的医院列出来，可以参照复旦版2019年中国医院排名，这是比较权威的，从北京协和医院开始进入官网投，这个可能是最笨的方法但也是最有效的方法，或者前200名医院，或者想去的省市医院排名投递都是可以的。

2、通过各种公众号进行投递，相信各位多多少少会有关注一些求职公众号，但公众号只能作为参考，还是要进入官网核对。如何不知道关注哪些公众号在留言区打出来，我会告诉你需要关注哪些有用的公众号。

3、通过校招和内部推荐，校招的话一般是要是针对临床专业的学生，对于影像技术专业很少会有校招所以用处不大。而内部推荐的话就看自己的自身能量，一个人综合实力，应该包括他的家庭背景。

求职主要的原则是广撒网，多捞鱼，简历投递的时候每投递一次就要用Excel表格记录下来，及时跟进并做好反馈，细节能让你省去很多时间，而且一定要有敏感性，像现在有各大医院招聘如瑞金医院、南方医院、复旦附属肿瘤医院、复旦附属中山医院，很多医院的招聘是可遇而不可求的，所以一定要认真对待。

走向：我们可以有很多走向，主要还是去影像科，但学长更希望大家多元化就业，可以尝试一些临床科室比如肿瘤科，心内科等，这些都是很好的临床科室，相信大家选择医学影像技术这个专业大部分人都是家里人希望你学医结果阴差阳错来到了这个专业，所以如果想更加贴近于临床的话，就可以选择临床科室，当然我不是说影像科不好，只是有的地方影像科有的时候真的太累了，年轻的时候累点没关系等上了年纪也是个问题，影像科全年很少有休假，都是轮休，而且容易参加医患纠纷。尤其要面对一些领导熟人的插队和加号。相比来说在临床科室就会好一点，起码我现在在手术室每天的环境也很好，每天面对病人不多，而且正常休假，也挺好的。还有一个去公司也未尝不是一个很好的选择，而且现在一些外企的福利待遇工资真的很好，比医院好，但就是不稳定，但具体抉择就看自己啦，自己去权衡，一定要多元化就业，去参军也很好啊。

有很多师弟师妹拿着简历让我看看，可谓是一言难尽啊，看来大学生在简历制作方面还得加强一下。我来谈谈简历制作有哪些板块需要添加。

1、基本信息：姓名、应聘岗位、学历、专业、院校、籍贯地、生日（年龄）、电话、邮箱、政治面貌、身高。

2、教育背景：这个可以包括自己的教育情况和在大学的获奖情况，教育情况写到最高学历，应包括毕业院校和主修课程，获奖情况应起码是校级奖项以上，多多益善，写清楚奖项，获得时间和颁发单位，如果实在拿不出什么奖项就不写，宁缺毋滥。

3、工作经历：这个既包括自己在大学期间的工作经历也包括自己的实习经历，工作经历也应该是比较能上台面的东西，我上次看到有同学写到某某活动志愿者，谁进入大学还没参加几个活动当过志愿者，像这种就别写了，会让人觉得你很low，比如在班级或者社团任职可以写写，但什么干事什么的就别写了。实习经历是很重要的一部分，实习医院的平台也很大程度上影响面试官对你个人能力的评判，你想一个能去北京协和医院实习和在老家医院实习的能一样吗，如果实习医院不咋地也不不用担心，实习而已，最终还是得看笔面试。还有如果参加了一些科研课题都可以写进去，这是很好的加分项。

4、个人技能：比如有的一些四六级，计算机证书，托福雅思成绩，像一些什么准考证什么的就不要写了，丢人，一些其它证书或者技能都可以，比如一些才艺类的也可以写写，让自己的形象更为丰满。

5、自我评价：自我评价我认为是要的，最好用简介高度凝练的词概括出来，并且要分点，因为HR可能需要审视很多简历，而你的自我评价会让HR直观的了解你，当然有的人会写的夸张，但这个能让你把最好的自己呈现在HR面前。

写简历切忌不要用太多口语化语言，这是很多人的通病，用更加多的一些简单凝练的词语来表达，用词尽量官方正统，做到分点，排版要清爽，字数不宜过多，最主要的是一些介绍不要写流水账，多给老师和参加工作的师兄师姐审核一下，制定出最好的简历。

笔试和面试是最重要的一步了，前面做了这么多铺垫就是为了来到这一步

笔试没什么说的就实打实的，笔试没过一切都是浮云，笔试会考的题目一般是影像诊断、检查技术、影像设备、辐射防护、介入、解剖，有的地方还会考超声，基本方方面面都会涉及，像我去福建医科大学第一附属医院参加过一次考试，它的题目就是AB卷，题目100道还有多选，超声题目也很多，题目总体还算偏难的，好像最高分就60出头，一般都会按比例刷人，按一比三进复试，比如招6个人，笔试前18名进入面试，面试再再刷6个，，剩12个再试工什么的，这个时候就内啥了，最后再招6个，具体各个医院不一样，但大同小异。参加过赣南医学院第一附属医院是人事科统一命题，主要考一些临床基础知识还有一些法律法规和政治什么的，这个也有，还有一次是中山大学第三附属医院，这个考试是说手机扫码答题，漏洞比较大，懂得都懂，还有暨南大学第一附属医院，都有题库，且和往年的题目相差无二，所以笔试一定要运用自己所拥有的资源，提前做好准备。

面试各个医院也是各不一样，有的一次就过了，有的有人事科面，科室面，院面，很奇葩。我参加过一次面试时这样的，进入会议室，一窝子面试官，上面有一张A4纸上面写了一个问题是说：假如你正在工作，你有亲朋好友找你有急事，你该如何处理，五分钟口述。像这样的题目让我刚开始还是有点懵，我以为会问一些基本问题什么的，都准备了台词，没想到来一个开放性的题目，20秒看完题目后，我就知道这是一道发散思维的题目，很明显领导希望看到你的应变能力，不管你是说去做好本职工作，还是去处理亲朋好友的事情都不是最佳方案，因为社会和事件永远不是二元论，不是非黑即白，所以你应该进行分类讨论，我是这样说的，首先对现场情况进行评估，如果我这个时候正在做急诊，或者病人的身体情况不稳定，我需要先做好本职工作，因为一旦出事是需要追责的，如果并不是急危重症的病人，身边有同事的话应向同事做好交接，并向上级领导报备，经领导同意后再去处理亲朋好友的急事，再对亲朋好友的急事进行评估，如果确实是比较急的事立即处理，如果并不是像他说的这么急，下班后再处理。这样回答领导们就很满意，既然他们想听这些就说这些给他们听，就算你真实想法不是这样，也要按“标准答案”作答，果不其然，我的面试成绩最高，所以面试还是有技巧，你们看这样作答就会体现你不拘泥，也近人情，同时又遵守规则，负有责任。另一个医院需要做一个PPT汇报，你汇报完后，面试官会根据你汇报里的内容来提问，我记得我写了一个省级课题的事，面试官就抓住这一点问我心脏检查除了DSA有哪几种方式，当时我就懵了，这我哪知道，其实也很简单，X光、CT、MRI、心脏彩超、核医学检查等等，但当时我就懵了，我就直接说我实习的医院主要进行常规CT、MRI检查，其它的检查方式用的少，我也不太清楚，像这样也很干脆，知道就是知道，不知道就是不知道，这不会让人感觉你在不懂装懂，后来我也通过了面试。还有的医院就直接问专业课的题目，这里就不赘叙了。面试也是除了自己应变能力要强之外，自己的一些什么关系也可以内啥

合同签订现在一般是劳务派遣，即第三方公司劳务派遣到医院，所以你是和第三方人才公司签合同而不是真正和医院签合同，现在除了县城有编制，其它地方应该没有编了，所以都是普通合同制，这也是趋势所在，签合同只要你是正规的途径，一般没有什么大问题，一般刚开始是三年到期，后面可以续签，只要没什么大问题都是可以续签的。

一般入职前需要体检，所以建议可以提前做好体检，不要等着快要入职才体检，我有同学因为入职体检查出了身体有问题需要手术，从而错失机会，挺可惜的，所以可以提前做个预体检，没事就最好，有事的话可以及时治疗不会耽误后面求职。

写了这么多只是我的一点小小感悟，希望对有求职意向的同学有所帮助，码字不易，大家随手给个赞吧，后续会写其它的板块，有什么疑惑在评论区留言，都会一一解答喔。

最后，借用北大教授饶毅的致辞：请原谅，我不敢祝愿每一位毕业生都成功、都幸福；因为历史不幸地记载着：有人的成功代价是丧失良知；有人的幸福代价是损害他人。

祝愿你们：退休之日，你觉得职业中的自己值得尊重；迟暮之年，你感到生活中的自己值得尊重。

从产品恶评、营收下降，到部门裁员，再到前不久部门负责人离职，Watson陷入空前舆论漩涡。

批评者自然个个态度鲜明，肯定者也无一不意志坚定，各种声音，让人莫衷一是。

围绕“Watson在医疗领域究竟表现怎样”这个话题，近期动脉网做了大量调查，采访了大量有使用经验的医生、相关科室的主任、AI技术专家、相关的企业，获得了大量的第一手资料并整理成文如下。

纵观全球企业史，不难发现，成功的公司之所以长久不衰，甚至兴盛百年，就是因为能够持续推出里程碑式的产品和服务，为自己拉出一次又一次的成长曲线。

对于蓝色巨人IBM来说，这类产品实在是数不胜数，如System/360、激光近视手术、RAM、PC以及大家熟悉的Thinkpad……

当前，Watson无疑也是被赋予了历史重任的产品。IBM希望通过其认知平台“沃森”，借人工智能之力实现自身向“认知计算”的转型。

按照IBM认知解决方案和IBM研究部高级副总裁John Kelly的说法，IBM Watson Health 的关注重点是，将下一代 AI 技术应用于癌症治疗。押宝癌症这一方向，IBM Watson Health目前已经开发了三个独特的癌症治疗解决方案，辅助全球各地的医生对患者进行诊治：

Watson 肿瘤解决方案 (Watson for Oncology) 可以提供多种治疗方案，扩充肿瘤专家自身的专业知识；

Watson 基因解决方案 (Watson for Genomics) 使用基因测序技术，向针对肿瘤的个性化医疗大踏步迈进。

在2017年以前，Watson还是普遍被看好的明星项目，与安德森中心的“分手”导致其被“拉下神坛”，负面消息接踵而至：

2017年2月，运营M.D.安德森中心的德克萨斯大学宣布关闭与 IBM 的合作项目，为合同上最初价值 240 万美元的项目向 IBM 支付高达 3900万美元的赔款。

整理媒体观点，会发现其对Watson产品的质疑实际可以归结于以下四类：

整理媒体观点，会发现其对Watson产品的质疑实际可以归结于以下四类：

1.Watson事业部裁员50％至70％，证明有泡沫。

2. 诊断准确性质疑，没有使用足够的真实病例，IBM尚未发表任何科学论文，证明该技术如何影响医生和患者。

3. 数据集存在认知偏见，人工传授技能，非智能挖掘。

4.烧钱，而且营收疲软，达不到预期。

专家眼中的Watson优缺点及其贡献

Watson面临现在的“窘境”，主要有四个原因

复星医药首席人工智能专家、大数医达CTO邓侃日前向动脉网阐述了其对于Waston这一产品的看法，他认为，Watson面临现在的“窘境”，主要有四个原因：

一是过度宣传Watson代替医生、超越医生，能够超越医生的认知，出具针对疑难杂症的治疗方案，这样的宣传迅速拉高了外界对于IBM Watson的期望。在业界还缺乏统一的测试标准，产品最终的临床效果还有待评价的情况下，过分夸大的市场宣传，对产品长期健康的发展并没有好处；

二是Watson目前的理论体系还不够完善，无法承担机器阅读的功能；

三是研发技术过程中，参与产品开发与研究的人员不够充足，真实病历数量较少；

四是IBM内部战略规划不当，在2015年8月份，IBM花费10亿美金，收购医疗图像公司 Merge Healthcare后，并未在影像领域有突出的成绩，资源整合路径规划不明。

Watson遇到困境并非技术问题

Watson这样的机器学习系统是如何训练的

根据公开资料显示，Watson能够支持如下方面，包括但不限于：

• 动态分析各类假设和问题

• 在相关数据的基础上优化问题解答

• 在短时间内提炼洞察、发现新的运行模式

• 在迭代中学习，探索优化的解决方案

根据蛋壳研究院的研究，Watson 的处理逻辑是一个集自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等开放式问答技术的应用，基于为假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价 而开发的DeepQA。

雷锋网在翻译James Hendler教授的一篇长文中，揭示了Watson 基于“关联知识”构筑而成实现过程。简而言之，在医生输入有关患者医疗状况的信息后，该应用程序会通过分析可能相关的已发表研究来推荐治疗方法。

IBM Watson for Oncology 的操作流程包括分析患者医疗记录、提供治疗方案和排序：

1.分析患者医疗记录，包括结构化和非结构化的数据；

者提供几种治疗方案，医生可在这些方案中挑选

3、方案排序，给各种治疗方案排序， 并注明其医学证据

Watson通过不断调整其内部处理程序来“学习”，以便在某些问题上得到高概率的正确答案，例如放射图像揭示癌症。正确的答案必须是已知的，这样系统才能被告知，何时做对了什么，何时做错了什么。系统能够处理的训练问题越多，命中率就越高。

通过分析、提供方案和最优方案排序，最终患者拿到手的，是一本内容丰富的癌症治疗方案建议报告。

其中，包括几种推荐方案、考虑方案和不推荐方案。在每一种建议后面，Watson“医生”都会注明出处和依据，并按照可信度顺序排列，供治疗医生参考。如果医生选定了某一种治疗方案，它还会给出采用此方案的生存率、不良反应发生率、药物相互作用这些相关信息，帮助医生总体评估该方案的疗效与风险。

数据难题是医疗AI企业普遍面临的

实际上，大部分针对Watson的批评，都是指其夸大宣传，对Watson前景过于乐观的声明。

如果说目前沃森还没有取得显著成就，那么最明显的阻碍之一就是它需要特定类型的数据进行“训练”，这些数据通常要么非常紧缺，要么难以访问。这不是沃森独有的问题，这是整个医疗机器学习领域面临的通病。

尽管数据匮乏影响了沃森的开发速度，但这对IBM的竞争对手们的影响更大。在医疗AI的算法和模型训练中，获取数据的最佳途径是与大型医疗机构密切合作，但这些机构往往在技术上非常保守。

由于医疗的严谨性，AI产品需要大量的临床数据验证才能得到认可。虽然现在各大医院对医疗AI持开放的态度，但是同类产品之间的竞争也异常激烈，经常出现一个科室有多种同类产品供医生使用，对于临床数据的获取存在一定难度。

Watson“医生”最大的特点，就在于它能快速地学习和进步。2017年，Watson“医生”新增癌种4个，新增治疗6项，各项指标都在持续地升级和改进。而到2018年，Watson“医生”新增治疗方案已经覆盖乳腺癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌、宫颈癌、卵巢癌、前列腺癌、膀胱癌、肝癌、甲状腺、食管癌和子宫内膜癌13个癌种。据介绍，Watson“医生”学习的论文研究数据中，目前已经包括香港专家的论文。

一边是对IBM及Watson的质疑，另一边IBM也正面回应了不断来袭的负面舆论。

就在华尔街日报对Watson困境的报道发出三天后，IBM认知解决方案和IBM研究部高级副总裁John Kelly迅速给出了回应：

“IBM有很多值得骄傲的事情，包括对 Watson Health 进行的开创性研究。遗憾的是，一些媒体报道，包括《华尔街日报》8月11日发表的一篇报道却扭曲并忽视了一些事实，暗示 IBM 在将人工智能的优势应用到医疗健康领域方面，尚未取得‘足够’的进展。澄清事实真相迫在眉睫。”

根据《华尔街日报》给出的数据，Watson Health产品组合中最大的AI产品是Watson for Oncology，IBM通常每位患者收费200至1000美元，在某些情况下还需要咨询费。

自2012年以来，纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心一直在帮助IBM培训该软件（不使用该软件进行患者护理）。该医院的专家与IBM工程师合作，对肿瘤位置和共存条件等病史的相关特征进行排序，并对特定疗法的医学研究进行排名。然后评估Watson将测试案例与治疗相匹配的能力，并帮助工程师调整输出，直到它与医生的判断一致。

IBM发出的报道显示，Watson正与纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering）和梅奥医学中心（Mayo Clinic）等顶级癌症研究机构密切合作，共同开发并改进认知解决方案。

目前，它们已在全球 230 家医院和医疗机构中使用。至2018年6月底，患者数量达到了84,000 名，与截至 2017 年底接受该服务的患者数量相比，几乎翻了一倍。

面对真实病例的质疑，John Kelly摆出了一系列的Watson应用情况与报告数据：

梅奥医学中心的医生在 ASCO 美国临床肿瘤学会年会上所做的一份报告称，Watson临床试验匹配解决方案实施后，报名参加乳腺癌试验的比例提高了 80％（达到每月6.3名患者，之前的18个月内为每月3.5 名）。

Somashekhar博士和 Manipal医院今年早些时候在《Annals of Oncology》上表示，Watson肿瘤解决方案的乳腺癌治疗方案和该医院多学科肿瘤委员会提出的治疗方案的一致率达到了 93%；最近他们又表示，他们已将 Watson 肿瘤解决方案应用于多学科肿瘤委员会中的所有复杂病例，改变了 9%-11%的患者病例推荐治疗方案。

Michael Kelley 博士和退伍军人事务部刚刚决定 续签了Watson 基因解决方案的合同。到目前为止，已有近 3,000名处于癌症 4 期的退伍军人获得了该解决方案支持的治疗。

Watson的历史功绩应当被肯定

在IBM的回应中，John Kelly强调，技术的作用是帮助医生为患者提供更好的护理和治疗。对于这一产品，IBM要解决的核心问题是：“Watson可以帮助肿瘤学家为他们的患者作出更有效的治疗方案吗？”核心在于“帮助”而不是“替代”。

这一观点在动脉网与一些医疗人工智能的企业聊起此事时的观点有些相似，有业内人士表示，作为初创企业，会有公司将Watson作为学习对象，学习该产品的优点；另外，Watson现在的问题大多数来源于媒体的宣传失误，他们相信本身IBM推出这一产品时也并不是为了替医生做诊断，人工智能只能充当医生助手的角色。并且就IBM这样的技术型公司而言，他们的产品在研发过程中，应当不会离临床太远。

从“演绎法”到“归纳法”，医疗AI的探路者

虽然邓侃博士认为，IBM的产品在宣传、技术、战略等方面存在一定的失误，但是他也从正面肯定了Watson对于人工智能在医疗领域应用的“历史功绩”——改变了医疗的方法论。

以CDSS（Clinical Decision Support System）临床决策辅助系统为例，最早是在1970年前后，美国匹兹堡大学的研究人员开始从事这一领域的研究，当时研究人员使用的主要方法是从医学教科书和医学文献里提取医学规则，规则被表达成 “if-then” 的形式逻辑。输入患者的症状，找到相应的 if，然后根据 then，推断罹患的疾病。

两年以后，1972年，斯坦福大学的教授也开始进行类似的研究，这个研究课题名叫MYCIN。MYCIN也主要是 if-then 规则库，但是后来if-then 规则库有了一个响亮的新名号，叫“专家系统Expert System”。

If-then规则，非黑即白，泾渭分明。后来把概率引入进规则，又用网状结构，把众多规则关联在一起，这就是1990年代大红大紫的技术，贝叶斯网络，又称因果关系网络。

“贝叶斯”网络在数学上很美，但是落到实际应用过程中非常的复杂，始终找不到好的应用落地，于是贝叶斯网络热了一阵以后，现在门可罗雀。

直到2011年，IBM Watson出现了。最开始的时候，IBM Watson是IBM研究院的一个研究课题，课题组从2006年开始，研究自然语言处理。他们教机器，从文献摘录出 “葡萄牙人，瓦斯科·达·伽马，于1498年5月20日到达卡利卡特” 这样的语句。又从其它文献中，摘录出 “卡利卡特位于印度西南部”这样的语句。然后串联这两句语句，推理出这样的结论，“葡萄牙人，于1498年登陆印度”。

这个课题最著名的结果就是Watson于2011年参加了美国知识问答电视竞赛《Jeopardy》，并战胜了人类选手。这场比赛非常重要，它事实上宣告了AI人工智能应用时代的到来，是人工智能史上重大的里程碑事件。在科技成果转化为赢利产品的道路上，经过一翻评估，IBM最终选择了AI。

而选择医疗是IBM正确的转向，医疗服务市场空间非常巨大。从海量病历中，挖掘整理人类医生的临床诊疗经验，这个方法论是归纳法。而先前从医学文献中提取规则的方法，是演绎法。IBM Watson改变了人工智能医疗所使用的方法论。

近代科学的历史说明，方法论的改变很可能带来翻天覆地的变化。IBM Watson从海量病历中提炼临床诊断经验，而不是从医学文献中摘抄并推理医学规则，这是方法论的变革。IBM Watson 实际上是引领了认知革命。

目前很多人把谷歌公司的GoogleMedical Brain项目，视为人工智能医疗的业界领袖。Google Medical Brain项目也是从海量的病历中，挖掘整理人类医生的临床路径。并且于今年4月份在Nature杂志上发表了一篇论文，系统地描绘了Google Brain整个项目规划。Google Medical Brain虽然在细节上略胜一筹，但与Watson方法论一致。

落地医院：Watson运行良好，希望其学习更多国内案例

上海十院和周口市中医院分别于2017年8月和2018年2月引进了Watson，并主要在肿瘤科落地使用。动脉网采访了上海十院肿瘤科许青主任和周口市中医院肿瘤科张跃强主任，了解他们所在科室使用Watson的情况。

许青告诉动脉网记者，自上海十院肿瘤科引进Watson以来，已经累计完成近650例肿瘤患者辅助决策，占所有门诊患者5成左右，涉及癌症类型包括结直肠癌、胃癌、肺癌等多发癌种。

医生通常会在患者的病情较复杂时建议上沃森，但由于沃森辅助决策尚未纳入医保，患者只有在经济条件允许的情况下使用Watson。“也有的患者是慕名而来使用Watson的。”许青表示，引进Watson在一定程度上提高了上海十院肿瘤科对患者的吸引力。

周口市中医院肿瘤科患者使用Watson的比例相比要低一些，张跃强告诉动脉网，只有10%左右的患者使用了Watson。张跃强认为，患者是否使用Watson，与疾病本身复杂程度、患者经济实力强相关。

准确性方面，许青和张跃强均表示，Watson的本质是辅助决策和治疗工具，应当将其提供的治疗建议与临床疾病指南的一致性水平作为衡量准确性的标准。由于Watson在数据训练中学习了大量临床疾病指南和医学文献，其准确性相当高。张跃强表示，据他估算，沃森的准确性可以达到90%。“Watson的治疗方案是基于海量的最新研究成果做出的，有时候它给出的治疗方案甚至更为合理。”张跃强补充道。

然而，Watson也并非完全符合医生的预期。许青和张跃强表示，目前，Watson的本土化水平还不能完全满足临床需求。沃森在国内医院落地不适应的主要表现是提出的建议药物国内未上市等。

早在2017年，动脉网记者就采访过国内第一批使用Watson的医生，浙江省中医院乳腺外科主治医师顾锡冬表示，对于医生来说，Watson的用途有四种：（原文：《专访中国首批使用Watson的医生，他认为AI有4大用途、2点不足》）

第一个用途是以研究实证说话选择最佳治疗方案；

第二个用途是减少医生的误诊；

第三个用途是为医生提供全新的治疗方案作为参考；

第四个用途是协助培养年轻医生。

对于Watson不足，顾锡冬表示第一是Watson本身被定位为辅助医生的角色，无法针对病患现实生活中的情况进行调整，仅能就客观病理指标进行推荐方案，但肿瘤治疗的情况很复杂，并不是最好的治疗方案就是患者能接受的方案，很多情况还需要医生根据病人实际状况调整，并且去说服与安抚患者，这是Watson做不到的。

第二是Watson目前还不能中西医结合。顾锡冬表示中医逐渐受到重视，并且部分中国医生在调理患者的时候或多或少会有中医的一些影子，目前Watson尚不具备这方面能力。

因此，学习更多国内的临床案例，才能使Watson更好地本土化。

医生：医疗AI只是目前还不成熟

四川省人民医院机器人微创中心主任王东也曾在公开场合表示过，医生在诊疗的每个环节都希望做到真正的AI化，在诊断环节目前相对比较成熟的是Watson系统。

第二军医大学附属长征医院缪晓辉教授从医生/使用者的角度发表了对AI的看法：

一是AI不存在造假的问题，只是当前不成熟。肿瘤化疗方案只考虑了欧美指南和部分专家经验，指南指导治疗的缺陷是“纸上谈兵”，未来需要融入更多专家经验。

第二，几年来，AI的诊治能力，一直被“资深专家”蔑视，即使专家们使用着达芬奇手术机器人，都没有感受到AI的威胁；

第三，AI的开发一定伴随着起起伏伏，在这个过程中需要适应和调整。“AI医学时代已经扑面而来，无论你是喜欢还是反感，它都在那里，并迟早要扮演主角，这本是由人的意志决定的，但最终不由人的意志转移。”

另外，在采访中，张跃强也表示，人工智能是大趋势，医院和医生对医疗AI产品进科室应当持开放的态度。而现在医疗AI本身还处于初级阶段，相信医疗AI产品未来会更加智能和实用。

动脉网独家采访Watson中国总代理

为了获取Watson在中国真实医疗场景中的落地情况，以及外界的质疑是否属实。

动脉网记者曾多次尝试联系沃森健康事业部大中华区及亚太区总经理张文明，对方未就此事回应。随后，我们联系上Watson中国总代理百洋智能科技（以下简称百洋），百洋首席营销官王必全接受了我们的采访。

Watson是医生的最佳得力“助手”

王必全认为，外界对Watson的质疑与指责很多是不实的，与真实情况不一致。他强调，首先，Watson并不是机器人，而是人工智能系统，具有理解、推理分析、学习与互动能力。其次，Watson没有处方权，它只是为肿瘤医生提供决策支持，让医生节省大量时间去照顾更多病患，“就像华生之于福尔摩斯一样，Watson是医生的最佳得力‘助手’。”

“他们在从未使用过沃森肿瘤，从未与医院的真实用户做过现场调研，从未向IBM或官方运营商调查清楚沃森肿瘤真实使用场景的情况下，仅仅只是搜罗了一些网络信息与言论，就以一副貌似专业的样子对它进行断章取义的曲解，这种行为我们非常不认可，它可能会一定程度上影响沃森的。”这也是沃森首次做出公开回应。

关于“沃森开错药”事件

此外，王必全回应了此前在网络传播的“沃森开错药”事件。

事件的肇始是美国医学媒体STAT公布IBM公司内部的机密文件，文件中记录了临床医生对沃森的强烈批评，并通过案例表明，沃森给出医疗建议的过程和底层技术存在严重问题。

一个案例是一名65岁的男性被诊断出患有肺癌，同时伴有严重出血症状。对此，沃森给出的诊疗建议是接受化疗和使用治疗癌症的药物贝伐单抗。然而，贝伐单抗的副作用之一是容易导致出血。

随后，MSK做出回应称这名“65岁男性肺癌患者”是癌症中心的医生在训练Watson时给出的虚构病例，只是为了训练Watson的辅助决策能力。”王必全指出，在真实世界中，贝伐单抗属于处方药，必须凭医师处方销售、调剂和使用。同时，医生在沃森系统中录入患者信息时，会被要求选择患者是否咯血，若医生选择“是”，系统会自动过滤容易导致患者出血的药物。

医院对Watson需求明显，但国民认知不足

王必全表示，Watson在国内落地以来，医院对于其需求是很明显的，医院有培训青年医生的需求、有学习国际先进案例的需求，有印证治疗方案的需求等等，这个Watson都能满足。

同时，中国癌症治疗也需要Watson提供规范化，可以循证的参考意见，免去患者长途跋涉之苦。此外，由于真实世界的需求与沃森真实的产品价值可以契合，医院是非常愿意接受的。

“超出预期的困难主要还是体现在国民对Watson的认知不足以及国外媒体的唱衰上。”王必全显得比较无奈。“AI是一个全新的领域，大家对AI就会有很多样的想法，有的人对AI的期待特别高，而有的人有点惧怕和拒绝的心理。所以一个新的事物带到这个市场上，肯定会出现这样或那样的争议。”

王必全补充道，医疗AI眼下最大的痛点尽管得到了国家层面的支持，但一些城市的收费项目尚未明确，这不利于新技术、新产品的推广。

关于之前引起广泛关注的沃森大规模裁员，IBM此前公开回应，经过一段时间的大量收购和迁移到IBM Cloud之后，需要使业务合理化，所以进行了人员调整。这在生意上是正常的。IBM还有数百个职位空缺，并在关键领域继续招聘，如数据管理、分析和人工智能。

已在全国22个省43个城市近80家医院落地

2017年3月，沃森健康与百洋签约，沃森肿瘤（Watson for Oncology）正式迈开进入中国市场的脚步。

据了解，Watson由IBM开发，自2011年起接受全球顶级癌症治疗中心纪念斯隆凯特琳肿瘤中心（MSKCC）训练，目前已学习超过330种医学专业期刊、250种以上的医学书籍、2700万篇论文研究数据。研究数据之外，Watson还会通过真实世界和临床案例积累数据。

目前，Watson是唯一的应用级AI工具，也是唯一能够提供第二治疗意见的AI工具。Watson的第二治疗意见是基于MSK决策流程提供的标准化治疗意见。

Watson能够帮助医生利用更短时间掌握最新文献资料。同时，具备强大的推理、分析、互动能力，能够为医生提供循证的、个性化的、有优先顺序的治疗方案建议，并且且在每一种建议后面注明出处和依据，供治疗医生参考，而完成这一系列工作耗时不超过10秒钟。

截至发稿，Watson已经在全国22个省43个城市近80家医院落地。“据医院和使用Watson的医生及患者反馈，对Watson的辅助建议功能表示认可的，认为Watson在辅助诊疗和对青年医生的教育等方面用处颇大。”王必全告诉动脉网。

据王必全介绍，Watson在其落地医院已经深度融入临床工作，助力学科发展，让临床决策更高效。具体而言，Watson在真实医疗环境中会提供基于循证医学证据的治疗建议、参与MDT讨论，并快速提供详尽的医疗决策支持材料。

据介绍，百洋和IBM正在联合本土医疗机构进行积极探索，推动沃森本土化。未来沃森将学习更多国内的医学指南、文献和真实世界案例，从而更好契合国内肿瘤医生的诊疗需求。

有一点可以肯定的是，不管未来沃森的发展之路如何，人类利用AI来实现医疗技术革命的探索，将会一直持续下去。