IBM Watson과 Wolfram-Alpha의 접근 차이법
다양한 의료 기술과 보고서가 쏟아지는 시대에 의사들이 모든 정보를 파악하고 진단을 한다는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 환자마다 특성이 있고 과거의 병력 등 다양한 변수가 존재 하기 때문에 발생 가능한 모든 변수를 예측하여 처방을 한다는 것은 매우 어려운 일이다. 하지만 컴퓨터는 이런 종류의 일에 적합하다.
의사의 의료행위가 환자의 상태에 대한 가설과 그 가설에 의해 상정된 질병에 대해 치료 행위로 규정한다면 이러한 행위는 가설이 결합된 행위라고 할 수 있다. 이때 각 가설을 뒷받침해줄 근거와 그에 대한 확신성이 필요한데 Watson은 Evidence_based Reasoning을 수행하는 시스템으로 이런 종류의 일을 처리하는데 매우 적합한 형태를 갖추고 있다.
다음에 나타나는 Watson과 Wolfram-Alpha는 서로 비슷하면서도 다른 접근법을 가지고 있다.
Watson이 다양한 데이터로부터 정보를 취득하고 이로부터 찾아낸 답변 후보에 대한 확신성을 계산하는 통계적 방식이라면 Wolfram-Alpha는 지식베이스에 근거한 명확한 논리적 연결성을 기반으로 답변을 제시하는 시스템이다.
원문의 글쓴이는 두 시스템이 서로 시너지 효과를 낼 수 있을 것이라고 한다.
필자의 생각은 의료 및 헬스케어를 볼때 Watson의 처리 방법이 더 적합하지 않을까 생각을 한다.
의료 행위라는 것 자체가 의사마다 판단하는 기준과 배경이 다르므로 자칫 같은 질병에 대해 모순이 나타날 수도 있다. 따라서 지식 베이스를 근거로 판단을 한다는것은 위험에 대한 시도 확률이 크기 때문이다. Watson의 통계적 판단은 최소한의 안정성을 보장하는 판단을 내릴 수 있다고 생각 된다.
[참고자료]
원문 출처 : http://seonhokim.net/2013/01/21/ibm-watson-healthcare-도전/
http://blog.stephenwolfram.com/2011/01/jeopardy-ibm-and-wolframalpha/