IBM Watson大裁70% 員工,撕掉了國內大批偽AI企業最后一塊遮羞布!

2019-07-18 10:17:23 金藍盟 82

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Watson 是IBM 的重量級AI 系統;近年IBM 大力發展AI 醫療,在2015 年成立獨立的 Watson Health 部門,并收購多家醫療數據公司,前景看好。然而短短三年,這個明星部門就要裁員50% 到70% 的員工,代表AI 醫療的泡沫化。AI 導入醫療,遇到了怎樣的瓶頸?


1997 年,IBM 深藍戰勝國際象棋冠軍卡斯帕洛夫,從此,這家藍色巨人,連同Watson 一起,開始為全世界熟知。


Watson 也從此名聲大噪,成為IBM 持續數年經久不衰的「AI 代言人」。2014 年初,IBM 投資10 億美元(約新臺幣300 億元)專門建立「Watson Group」,并在一年后,開始全力進軍醫療健康行業。


2015 年4 月,IBM 成立了獨立的Watson Health 部門;到2016 年,Watson 大約花費了40 億美元(約新臺幣1200 億元)收購了4 家醫療數據公司,包括Explorys、Phytel 和Merge Healthcare。醫療這塊大蛋糕似乎是人工智慧時代,IBM 亟待轉型的一步大棋。


而僅僅成立三年后,這一昔日的明星部門就被傳出裁員50% 至70% ,一場「AI  醫療的泡沫破滅」,引起了整個產業的一片嘩然。


本月,在IEEE Spectrum 的特別報告《How IBM Watson Overpromised and Underdelivered on AI Health Care》一文中,細數了Watson 醫療曾經所立下的目標和被潑的冷水,并對比了如今的發展現狀。


令人不禁感嘆:太美的承諾因為太年輕。讓我們也回顧一下Waston 醫療漸行漸遠的這一路,希望更多的AI 公司能從他們的經驗教訓中找到出路。


技術與業務的鴻溝難以跨越


2014 年,IBM 為其人工智慧部門(稱為IBM Watson)新開設了一個酷炫的總部:建筑位于曼哈頓,玻璃外觀在陽光下閃閃發亮,科技感十足;其內部構造類似于一個微型天文館,供潛在客戶和訪問者們進行「沉浸式體驗」。


同年,令人瞠目結舌的Watson「腦力」顯現出其顛覆醫學的潛力,在演示中,Watson 收集了一組罕見的患者癥狀,并提出了可能的診斷列表,每個診斷都注明了經Watson 計算出的信賴區間及與之相關的醫學文獻。


在圓頂象牙塔內,Watson 的資料庫掌握著每種罕見疾病的知識,它的處理器不容易受到醫生主觀認知偏見的影響,它甚至可以在幾秒鐘內處理一個棘手的病例。如果Watson 能夠將這種即時專業知識帶到世界各地的醫院和診所,人工智慧似乎可以減少診斷錯誤,優化治療,甚至減輕醫生數量的短缺。


但是,象牙塔內的承諾無法做到跨越技術與業務之間的鴻溝。


其強大的技術無法與當今混亂的保健醫療系統相兼容;機器學習的模式與醫生的工作方式根本無法匹配,癌癥治療的初衷舉步維艱。


創造一名AI 醫生極其困難


IBM 在2011 年開始大膽嘗試改革醫療保健,給Watson 指出一條AI 醫生的道路。當時,IBM Watson 在電視上展示的突破性技術應用于醫學領域——主要是其理解自然語言的能力。公司同時做出承諾,Watson 的首批醫療保健產品將在18 至24 個月內上市。


事實上,IBM 的醫療產品并沒有成功商業化,從IBM 的Watson 醫療走出的AI 醫生也與設想具有很多差距, 更像是執行日常任務的AI 助手。


此時, IBM 已花費數十億美元(約300 億新臺幣)用于收購AI 企業,以加強其內部開發實力,但內部人士表示,被收購公司尚未做出太多貢獻。


到目前為止,監管機構只批準了少數基于AI 的工具用于真實醫院和醫生辦公室:這些開創性產品主要聚集在圖像診斷領域—— 透過電腦視覺技術分析圖如X 射線和視網膜掃瞄圖像進行診斷。而IBM 卻沒有分析醫學圖像的產品落地。


除了圖像領域,為人類醫生的專業知識編碼是一個非常棘手又浩大的工程,即便是如今最優秀的AI 也難以理解復雜的醫療訊息。


IBM 的「首敗」至少可以向技術專家和醫生們證明:試圖創造出一位AI 醫生,這是一件極其困難的工作。



腫瘤專家顧問合作中斷


MD 安德森癌癥中心與IBM Watson 合作,為腫瘤學家創建了一個諮詢工具(Watson for Oncology),該工具使用自然語言處理系統(NLP)總結患者的電子健康記錄,并透過搜尋其背后強大的數據庫為醫生提供治療建議。


MD 安德森癌癥中心斥巨資購買了這一項目,并在白血病科進行了第一次嘗試。但該中心在2016 年中斷了這次合作,即便是已經花費6200 萬美金(約新臺幣18.6 億元)。具體原因我們不得而知。


或許我們可以從今年的圖靈獎得主,人工智慧研究專家Yoshua Bengio 的評論中得到啟發。


IBM 對醫療保健系統中不同參與者進行了數量驚人的調查,希望AI 可以透過分析海量的數據集做出決策支持,擴大Watson 的「認知」能力。但NLP 雖然取得較大進步, 但與人類還是相差甚遠。


Bengio 說:在醫學文本方面,AI 系統無法消歧,也無法找到人類醫生會注意到的細微線索。雖然AI 不需要充分了解也可以幫助醫療,但確實還沒有一個AI 能與人類醫生的理解和洞察力相匹配。


一些研究將Watson for Oncology 癌癥治療建議與醫院腫瘤學家的建議進行了比較。下圖為Watson 的建議與專家的治療計劃相匹配的百分比。


在印度,Manipal 綜合癌癥中心的醫生對638 例乳腺癌病例中,Watson 與專家治療建議的一致率為73%。Watson 在韓國Gachon 大學Gil 醫療中心表現更差,該醫院為656 名結腸癌患者提供的最佳建議,只有49% 與專家相匹配。


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據傳聞,IBM 在美國很難找到Watson 腫瘤產品的買家。一些腫瘤學家說他們更相信自己的判斷而不需要Watson 來告訴他們需要做什么。


認知教練系統未能上線


運動服裝公司Under Armour 曾與Watson Health 合作創建「個人健康培訓師和健身數據顧問」。該專案使用Under Armour 的活動追蹤器應用城程式提供的數據,并由認知教練根據用戶的習慣提供定制的培訓計劃,并基于相似用戶的數據進行分析,為用戶提供健身建議。但這一認知教練系統從未投入市場使用,且Under Armour 中斷了與IBM Watson 的合作。


商業化期望越高,失望越大


Chase 作為一名IBM 的研究人員, 曾開發出一種診斷工具,但IBM 并不打算使其商業化,只能陳列在實驗室內供游客參觀。最終,對IBM 在醫療上的緩慢發展而感到失望的Chase 選擇與IBM 分道揚鑣。


馬里蘭大學放射學教授、訊息系統副主席艾略特.希格爾,曾經眾多Watson 狂熱粉絲中的一員,也與IBM 進行過醫療診斷研究。雖然他認為AI 驅動的工具對醫生來說不可或缺,但他懷疑IBM 能夠產生那些令人興奮的產品,他更寄期望于谷歌、蘋果和亞馬遜這類公司。


2014 年離開的IBM 的Kohn 說:「擁有強大的技術是不夠的,你還要向我證明,這款產品的確是有價值的,可以讓我生活的更好, 讓我的父母生活的更好。


為了讓人工智慧充分發揮其潛力并改變醫學,醫療保健的標準必須改變。Kohn 說,人工智慧系統可以考慮比臨床試驗更多的因素,并可以將患者分成更多的類別,以提供「真正個人化的護理」,但前提是基礎設施也必須改變:醫療機構必須同意分享其專有和隱私控制的數據,以便人工智慧系統能夠從數百萬多年來跟蹤的患者身上學習。


他一直期待著在醫學期刊上可以看到有關Watson 產品的文章,能夠證明AI 可以改善患者的治療效果或節省醫療系統開支。但遺憾的是這類文章寥寥無幾,也就是說Watson 并沒有突破性的成果。


但無論如何, 在數位化時代里,IBM Watson 不是第一個象牙塔的守望者,也不會是最后一個叢林中的引路人。


時間洗滌一切


2016-2017年,人工智能在醫療領域的崛起速度驚人,沃森健康宣布進入國內醫療市場,他們希望協助醫生在慢病管理和腫瘤治療領域有所建樹。特別國內媒體一窩蜂的熱炒,醫療AI好像變成了時代的弄潮兒一樣,一時風頭無兩!


很多國內企業自認為抓住了大風口的公司,花了大價錢去買很多領域的多年授權,美其名曰戰略合作,有的幾千萬,有的大幾個億,除了到處吹牛演講做PR之外,業務卻慘不忍睹,這下紙再也包不住火了!國內大批醫療AI公司的破產潮就要來臨,打腫臉充胖子,畢竟也就只有臉比較腫而已!


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