IBM Watson 醫療部門大裁 70% 員工,AI 醫療遇上了什麼瓶頸?

【為什麼我們要挑選這篇文章】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,並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?(責任編輯:郭家宏)

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(約新台幣 300 億元)專門建立「Watson Group」,並在一年後,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(約新台幣 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。

而僅僅成立三年後,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,並對比了如今的發展現狀。

文摘菌(本文作者)只能感嘆: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:建築位於曼哈頓,玻璃外觀在陽光下閃閃發亮,科技感十足;其內部構造類似於一個微型天文館,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症狀,並提出了可能的診斷列表,每個診斷都註明了經 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,癌症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於醫學領域——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 的醫療產品並沒有成功商業化,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 億新台幣)用於收購 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,監管機構只批准了少數基於 AI 的工具用於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 也難以理解複雜的醫療訊息。

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 安德森癌症中心與 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,並透過搜尋其背後強大的數據庫為醫生提供治療建議。

MD 安德森癌症中心斥巨資購買了這一項目,並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(約新台幣 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 不需要充分瞭解也可以幫助醫療,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 癌症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 綜合癌症中心的醫生對 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。

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麼。

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,並由認知教練根據用戶的習慣提供定製的培訓計劃,並基於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。

下表為 IBM 在醫療方向專案與目前的進展:

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 並不打算使其商業化,只能陳列在實驗室內供遊客參觀。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,他更寄期望於谷歌、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並改變醫學,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,並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 並沒有突破性的成果。

但無論如何, 在數位化時代裡,IBM Watson 不是第一個象牙塔的守望者,也不會是最後一個叢林中的引路人。

報導 原文

(本文經 大數據文摘 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈 投资 50 亿的 IBM 医疗裁员 70%:从象牙塔到落地,Watson 被泼了哪些冷水 〉 。首圖來源:Max Pixel CC Licensed)

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