大名鼎鼎的IBM Watson也要被卖了 人类的AI梦该醒了?|Watson

  归根到底,对Watson Health来说致命的问题在于,它的诊断结果不准确。此外,Watson只能比人类专家更快地给出相同的诊断结果,而无法治疗人类医生治不了的病。

  人类丰满的AI梦,正在撞上冰冷的现实。

  1月19日,据外媒报道,IBM(118.99, -1.74, -1.44%)正在考虑出售 Watson Health 业务,可能的方案包括出售给私募股权公司、医疗行业企业或者与一家特殊目的收购公司(SPAC)合并。

  Watson Health部门主要负责将AI用于帮助医院、保险公司和制药企业处理数据。据报道,该部门年收入大约为10亿美元,但目前仍未盈利。

  IBM在2020年4月迎来了新任 CEO 阿尔温德·克里希纳(Arvind Krishna)。上任后,克里希纳着手简化公司业务线,让云计算在市场中变得更加有竞争力。如若Watson Health真的被出售,对IBM的AI业务来说,无疑是一次不小的挫折。

  曾想替人类解决肿瘤治疗

  长久以来,Watson都是IBM AI业务的一块招牌,也是人类最初充满野心的AI梦的代表。

  2011年,深度学习方法刚刚被重新定义,仍未掀起新一轮AI浪潮。但此时IBM的Watson就在美国最受欢迎的智力竞猜节目《危险边缘》中,击败了该节目历史上最成功的两位人类选手。

  Watson在比赛中展现了强大的自然语音理解能力。要赢得比赛,它必须解析大量文字找到线索,然后搜索大量文本数据库,以检索可能的答案。在击败两位人类冠军后的第二天,IBM宣布了 Watson的新职业目标:一名AI医生。

  从逻辑上看,Watson在竞猜节目上展现的能力,似乎可以移植到医学领域——都是先理解自然语言(患者的电子病历),然后检索文本数据库(治疗方案和最新医学文献),最终给出答案。这个方案的价值在于,每天有将近8000篇医疗文章发布,医生一篇篇读是不可能的,AI能帮助医生阅读最新医学成果。

  2013年,IBM更是将研究重心聚焦于肿瘤治疗这一最大的、人类尚无法攻克的医学挑战上。2015年,IBM成立了专门的部门—— Watson Health,可见其当时的决心。IBM前CEO罗睿兰(Virginia Rometty)曾把Watson Health称之为公司的“登月计划”。

  众所周知,AI的基础是大量训练数据。为了获得这些数据,IBM花费约40亿美元收购了4家医疗领域数据驱动型公司,分别是Phytel、Explorys、Merge Healthcare和Truven Health Analytics。2016年,成立仅两年的Watson Health,员工规模已经达到一万多人。

  在重点发力的肿瘤治疗领域, Watson Health吸引了许多著名合作机构,包括安德森癌症中心、纪念斯隆-凯特琳癌症中心、梅奥医院、奎斯特诊断(119.23, -2.62, -2.15%)公司。2016年8月,Watson Health还进军中国,推出“健康中国”生态圈共赢计划。

  声势壮大的宣传、数额庞大的并购、权威机构的合作,IBM通过一系列举措让外界对Watson Health的预期提得非常高。毕竟,用最前沿的AI技术来解决最困难的医疗问题,这件事情听上去就非常性感。

  不过,后来的发展事与愿违。安德森肿瘤中心曾与 IBM 合作,为肿瘤学家创建咨询工具。该工具利用自然语言处理技术来汇总患者的电子健康记录,然后匹配数据库提供治疗建议。安德森癌症中心在这个项目上投入了6200万美元,但最终结局却是双方在2017年2月终止了合作关系。

  业界开始对Watson Health产生怀疑,它自己的问题也接踵而至。2018年5月,美国媒体The Register报道,Watson Health部门要解雇大约50%-70%员工,引发了巨大震动。不过后来科技媒体IEEE Spectrum的报道指出,被裁员工主要来自收购的三家公司Phytel、Explorys和Truven。大量收购使得公司面临人员臃肿问题,为裁员埋下了伏笔。

  但这些都是表面现象,归根到底,对Watson Health来说致命的问题在于,它的诊断结果不准确。

  2018年8月媒体报道,没有任何已发表的研究表明,Watson提升了患者的治愈率。有十几位使用过该系统的机构和医生反馈,其癌症应用收效甚微,某些情况下还会出错。并且,由于缺乏罕见病例数据,Watson的更新速度跟不上癌症治疗的发展速度。

  丹麦一个医院在一份研究中指出,Watson给出的诊断方案,与专家给出的仅有30%重合度,因此拒绝采购Watson系统。德国媒体也曾报道,德国两家机构在实际应用中发现,Watson对于那些症状特殊的病人会开出致命药物。2018年10月,IBM Watson Health当时的CEO Deborah DiSanzo宣布离岗。

  一切都不可逆转地指向最终结局,如今终于传出IBM寻求出售Watson Health的消息,失去业界的信心,再丢掉雄厚资金的支持,这个人类最早的AI明星的前景,不再明朗。

  AI梦该醒了?

  当前AI应用于医疗最普遍的场景是识别医疗影像,比如视网膜眼底影像。而Watson所挑战的是诊断问题,并且还是医学上难度最大的肿瘤治疗领域。在该问题上,Watson Health面临着数据和AI智能的双重挑战。

  在数据获取层面,大部分医疗数据是非结构化信息,比如医生撰写的病历和出院总结。虽然AI的自然语言理解能力进步飞快,但相比人类依然差很多。图灵奖得主约书亚·本希奥(Yoshua Bengio)曾表示,在医学文本文档中,AI无法理解歧义,也无法找到人类医生会注意到的细微线索。

  另一方面,有些罕见病例的数据往往难以获取。《中国工业和信息化》杂志2020年的一篇文章指出,在解析Watson的数据中发现,在罕见病例研究中,本来应该喂给Watson大量的真实数据从而找到新的治疗手段,由于罕见病例数据的极端匮乏,实际上Watson被灌了一堆没什么用的假想数据,而并不是真正的病人数据。这种通过假想数据学出来的AI,准确性可想而知。这就出现了罕见病例中Watson的误诊情况。

  全球领先的医学资讯平台Medscape在2018年一篇报道指出,Watson在学习根源上有问题 —— 它并没有使用足够的真实病例进行学习,而负责训练它的人群,仅仅是纪念斯隆-凯特琳癌症中心的肿瘤学家和IBM自己的工程师。Watson大量训练时间用于掌握上述肿瘤学家设计出的理想(29.84, 0.40, 1.36%)化病例和治疗方案。它用于训练的真实病例数量很小,最多的肺癌也仅有635例,最少的卵巢癌更是仅有106例。

  IBM在数据获取上曾做过努力,花费40亿美元收购了4家公司,但在数据融合上,IBM低估了复杂度。上述《中国工业和信息化》杂志文章指出,IBM前员工和前客户的医院管理人员说,虽然收购了大量数据,但在融合各种各样的数据时发现需要花费难以想象的人力物力,还没开始训练,就让人筋疲力尽。在巨大的经济压力和暗淡的前景面前,各个合作伙伴只能选择终止合作,留下一个烂尾楼。

  AI目前的智能程度,更是难以匹配肿瘤治疗的复杂性。AI的本质是统计学,它所得出的结论局限于人类训练员提供的数据,而无法像一个专业医生一样,独立生成新的见解。

  也就是说,Watson只能比人类专家更快地给出相同的诊断结果,而无法治疗人类医生治不了的病。

  在巨大的风险面前,医生只会将Watson的诊断结果作为参考,依然会进行大量临床研究。在IBM的宣传中,Watson能够凭借着强大的计算能力发现人类看不到的模式。但事实证明,AI的智能远未到这个程度。Watson对医生的意义,也就大打折扣。

  Watson Health的挫折反映出AI应用在诊断上困难重重,但这并不意味着AI在医疗领域没有前景。在图像分析、基因分析和制药领域,都有不少公司在探索AI的应用场景。即使是在诊断领域,IBM的Watson没做好,也不意味着其他人做不好。至少,后来者可以在Watson上学到一些经验。一名中国AI医疗企业的创始人就对品玩说,无论AI领域创业者,公司还是投资人,都在变得务实,按今天AI与医疗的现状,与其一上来就瞄准高精尖问题,倒不如先用自己的技术解决一下医院院长的痛点。这样自己的公司也能活下去,AI也真的能体现点价值。

  本文作者:Decode,来源:品玩,原文标题:《大名鼎鼎的IBM Watson也要被卖了,人类的AI梦该醒了?》

责任编辑:王婷 
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