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IBM Watson大裁70% 员工,撕掉了国内大批伪AI企业最后一块遮羞布!
发表时间:2019-11-07 15:19:50     阅读次数:2647     本文编辑:嘉兴少儿/幼儿艺术培训_嘉兴中小学培训_嘉兴草屋网

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Watson 是IBM 的重量级AI 系统;近年IBM 大力发展AI 医疗,在2015 年成立独立的 Watson Health 部门,并收购多家医疗数据公司,前景看好。然而短短三年,这个明星部门就要裁员50% 到70% 的员工,代表AI 医疗的泡沫化。AI 导入医疗,遇到了怎样的瓶颈?


1997 年,IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕洛夫,从此,这家蓝色巨人,连同Watson 一起,开始为全世界熟知。


Watson 也从此名声大噪,成为IBM 持续数年经久不衰的「AI 代言人」。2014 年初,IBM 投资10 亿美元(约新台币300 亿元)专门建立「Watson Group」,并在一年后,开始全力进军医疗健康行业。


2015 年4 月,IBM 成立了独立的Watson Health 部门;到2016 年,Watson 大约花费了40 亿美元(约新台币1200 亿元)收购了4 家医疗数据公司,包括Explorys、Phytel 和Merge Healthcare。医疗这块大蛋糕似乎是人工智慧时代,IBM 亟待转型的一步大棋。


而仅仅成立三年后,这一昔日的明星部门就被传出裁员50% 至70% ,一场「AI  医疗的泡沫破灭」,引起了整个产业的一片哗然。


本月,在IEEE Spectrum 的特别报告《How IBM Watson Overpromised and Underdelivered on AI Health Care》一文中,细数了Watson 医疗曾经所立下的目标和被泼的冷水,并对比了如今的发展现状。


令人不禁感叹:太美的承诺因为太年轻。让我们也回顾一下Waston 医疗渐行渐远的这一路,希望更多的AI 公司能从他们的经验教训中找到出路。


技术与业务的鸿沟难以跨越


2014 年,IBM 为其人工智慧部门(称为IBM Watson)新开设了一个酷炫的总部:建筑位于曼哈顿,玻璃外观在阳光下闪闪发亮,科技感十足;其内部构造类似于一个微型天文馆,供潜在客户和访问者们进行「沉浸式体验」。


同年,令人瞠目结舌的Watson「脑力」显现出其颠覆医学的潜力,在演示中,Watson 收集了一组罕见的患者症状,并提出了可能的诊断列表,每个诊断都注明了经Watson 计算出的信赖区间及与之相关的医学文献。


在圆顶象牙塔内,Watson 的资料库掌握着每种罕见疾病的知识,它的处理器不容易受到医生主观认知偏见的影响,它甚至可以在几秒钟内处理一个棘手的病例。如果Watson 能够将这种即时专业知识带到世界各地的医院和诊所,人工智慧似乎可以减少诊断错误,优化治疗,甚至减轻医生数量的短缺。


但是,象牙塔内的承诺无法做到跨越技术与业务之间的鸿沟。


其强大的技术无法与当今混乱的保健医疗系统相兼容;机器学习的模式与医生的工作方式根本无法匹配,癌症治疗的初衷举步维艰。


创造一名AI 医生极其困难


IBM 在2011 年开始大胆尝试改革医疗保健,给Watson 指出一条AI 医生的道路。当时,IBM Watson 在电视上展示的突破性技术应用于医学领域——主要是其理解自然语言的能力。公司同时做出承诺,Watson 的首批医疗保健产品将在18 至24 个月内上市。


事实上,IBM 的医疗产品并没有成功商业化,从IBM 的Watson 医疗走出的AI 医生也与设想具有很多差距, 更像是执行日常任务的AI 助手。


此时, IBM 已花费数十亿美元(约300 亿新台币)用于收购AI 企业,以加强其内部开发实力,但内部人士表示,被收购公司尚未做出太多贡献。


到目前为止,监管机构只批准了少数基于AI 的工具用于真实医院和医生办公室:这些开创性产品主要聚集在图像诊断领域—— 透过电脑视觉技术分析图如X 射线和视网膜扫瞄图像进行诊断。而IBM 却没有分析医学图像的产品落地。


除了图像领域,为人类医生的专业知识编码是一个非常棘手又浩大的工程,即便是如今最优秀的AI 也难以理解复杂的医疗讯息。


IBM 的「首败」至少可以向技术专家和医生们证明:试图创造出一位AI 医生,这是一件极其困难的工作。



肿瘤专家顾问合作中断


MD 安德森癌症中心与IBM Watson 合作,为肿瘤学家创建了一个谘询工具(Watson for Oncology),该工具使用自然语言处理系统(NLP)总结患者的电子健康记录,并透过搜寻其背后强大的数据库为医生提供治疗建议。


MD 安德森癌症中心斥巨资购买了这一项目,并在白血病科进行了第一次尝试。但该中心在2016 年中断了这次合作,即便是已经花费6200 万美金(约新台币18.6 亿元)。具体原因我们不得而知。


或许我们可以从今年的图灵奖得主,人工智慧研究专家Yoshua Bengio 的评论中得到启发。


IBM 对医疗保健系统中不同参与者进行了数量惊人的调查,希望AI 可以透过分析海量的数据集做出决策支持,扩大Watson 的「认知」能力。但NLP 虽然取得较大进步, 但与人类还是相差甚远。


Bengio 说:在医学文本方面,AI 系统无法消歧,也无法找到人类医生会注意到的细微线索。虽然AI 不需要充分了解也可以帮助医疗,但确实还没有一个AI 能与人类医生的理解和洞察力相匹配。


一些研究将Watson for Oncology 癌症治疗建议与医院肿瘤学家的建议进行了比较。下图为Watson 的建议与专家的治疗计划相匹配的百分比。


在印度,Manipal 综合癌症中心的医生对638 例乳腺癌病例中,Watson 与专家治疗建议的一致率为73%。Watson 在韩国Gachon 大学Gil 医疗中心表现更差,该医院为656 名结肠癌患者提供的最佳建议,只有49% 与专家相匹配。


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据传闻,IBM 在美国很难找到Watson 肿瘤产品的买家。一些肿瘤学家说他们更相信自己的判断而不需要Watson 来告诉他们需要做什么。


认知教练系统未能上线


运动服装公司Under Armour 曾与Watson Health 合作创建「个人健康培训师和健身数据顾问」。该专案使用Under Armour 的活动追踪器应用城程式提供的数据,并由认知教练根据用户的习惯提供定制的培训计划,并基于相似用户的数据进行分析,为用户提供健身建议。但这一认知教练系统从未投入市场使用,且Under Armour 中断了与IBM Watson 的合作。


商业化期望越高,失望越大


Chase 作为一名IBM 的研究人员, 曾开发出一种诊断工具,但IBM 并不打算使其商业化,只能陈列在实验室内供游客参观。最终,对IBM 在医疗上的缓慢发展而感到失望的Chase 选择与IBM 分道扬镳。


马里兰大学放射学教授、讯息系统副主席艾略特.希格尔,曾经众多Watson 狂热粉丝中的一员,也与IBM 进行过医疗诊断研究。虽然他认为AI 驱动的工具对医生来说不可或缺,但他怀疑IBM 能够产生那些令人兴奋的产品,他更寄期望于谷歌、苹果和亚马逊这类公司。


2014 年离开的IBM 的Kohn 说:「拥有强大的技术是不够的,你还要向我证明,这款产品的确是有价值的,可以让我生活的更好, 让我的父母生活的更好。


为了让人工智慧充分发挥其潜力并改变医学,医疗保健的标准必须改变。Kohn 说,人工智慧系统可以考虑比临床试验更多的因素,并可以将患者分成更多的类别,以提供「真正个人化的护理」,但前提是基础设施也必须改变:医疗机构必须同意分享其专有和隐私控制的数据,以便人工智慧系统能够从数百万多年来跟踪的患者身上学习。


他一直期待着在医学期刊上可以看到有关Watson 产品的文章,能够证明AI 可以改善患者的治疗效果或节省医疗系统开支。但遗憾的是这类文章寥寥无几,也就是说Watson 并没有突破性的成果。


作者: 

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