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作者丨Decode

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人類豐滿的AI夢，正在撞上冰冷的現(xiàn)實。

1 月 19 日，據(jù)《華爾街日報》援引知情人士報道，IBM 正在考慮出售 Watson Health 業(yè)務(wù)，可能的方案包括出售給私募股權(quán)公司、醫(yī)療行業(yè)企業(yè)或者與一家特殊目的收購公司（SPAC）合并。

Watson Health 部門主要負責(zé)將 AI 用于幫助醫(yī)院、保險公司和制藥企業(yè)處理數(shù)據(jù)?！度A爾街日報》援引知情人士報道，該部門年收入大約為 10 億美元，但目前仍未盈利。

IBM 在 2020 年 4 月迎來了新任 CEO 阿爾溫德·克里希納（Arvind Krishna）。上任后，克里希納著手簡化公司業(yè)務(wù)線，讓云計算在市場中變得更加有競爭力。如若 Watson Health 真的被出售，對 IBM 的 AI 業(yè)務(wù)來說，無疑是一次不小的挫折。

曾想替人類解決腫瘤治療

長久以來，Watson 都是 IBM AI 業(yè)務(wù)的一塊招牌，也是人類最初充滿野心的AI夢的代表。

2011 年，深度學(xué)習(xí)方法剛剛被重新定義，仍未掀起新一輪 AI 浪潮。但此時 IBM 的 Watson 就在美國最受歡迎的智力競猜節(jié)目《危險邊緣》中，擊敗了該節(jié)目歷史上最成功的兩位人類選手。

Watson 在比賽中展現(xiàn)了強大的自然語音理解能力。要贏得比賽，它必須解析大量文字找到線索，然后搜索大量文本數(shù)據(jù)庫，以檢索可能的答案。在擊敗兩位人類冠軍后的第二天，IBM 宣布了 Watson 的新職業(yè)目標：一名 AI 醫(yī)生。

從邏輯上看，Watson 在競猜節(jié)目上展現(xiàn)的能力，似乎可以移植到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域——都是先理解自然語言（患者的電子病歷），然后檢索文本數(shù)據(jù)庫（治療方案和最新醫(yī)學(xué)文獻），最終給出答案。這個方案的價值在于，每天有將近 8000 篇醫(yī)療文章發(fā)布，醫(yī)生一篇篇讀是不可能的，AI 能幫助醫(yī)生閱讀最新醫(yī)學(xué)成果。

2013 年，IBM 更是將研究重心聚焦于腫瘤治療這一最大的、人類尚無法攻克的醫(yī)學(xué)挑戰(zhàn)上。2015 年，IBM 成立了專門的部門—— Watson Health，可見其當時的決心。IBM 前 CEO 羅睿蘭（Virginia Rometty）曾把 Watson Health 稱之為公司的“登月計劃”。

眾所周知，AI 的基礎(chǔ)是大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。為了獲得這些數(shù)據(jù)，IBM 花費約 40 億美元收購了 4 家醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)驅(qū)動型公司，分別是 Phytel、Explorys、Merge Healthcare 和 Truven Health Analytics。2016 年，成立僅兩年的 Watson Health，員工規(guī)模已經(jīng)達到一萬多人。

在重點發(fā)力的腫瘤治療領(lǐng)域， Watson Health 吸引了許多著名合作機構(gòu)，包括安德森癌癥中心、紀念斯隆-凱特琳癌癥中心、梅奧醫(yī)院、奎斯特診斷公司。2016 年 8 月，Watson Health 還進軍中國，推出“健康中國”生態(tài)圈共贏計劃。

聲勢壯大的宣傳、數(shù)額龐大的并購、權(quán)威機構(gòu)的合作，IBM 通過一系列舉措讓外界對 Watson Health 的預(yù)期提得非常高。畢竟，用最前沿的 AI 技術(shù)來解決最困難的醫(yī)療問題，這件事情聽上去就非常性感。

不過，后來的發(fā)展事與愿違。安德森腫瘤中心曾與 IBM 合作，為腫瘤學(xué)家創(chuàng)建咨詢工具。該工具利用自然語言處理技術(shù)來匯總患者的電子健康記錄，然后匹配數(shù)據(jù)庫提供治療建議。安德森癌癥中心在這個項目上投入了 6200 萬美元，但最終結(jié)局卻是雙方在 2017 年 2 月終止了合作關(guān)系。

業(yè)界開始對 Watson Health 產(chǎn)生懷疑，它自己的問題也接踵而至。2018 年 5 月，美國媒體 The Register 報道，Watson Health 部門要解雇大約 50%-70% 員工，引發(fā)了巨大震動。不過后來科技媒體 IEEE Spectrum 的報道指出，被裁員工主要來自收購的三家公司 Phytel、Explorys 和 Truven。大量收購使得公司面臨人員臃腫問題，為裁員埋下了伏筆。

但這些都是表面現(xiàn)象，歸根到底，對 Watson Health 來說致命的問題在于，它的診斷結(jié)果不準確。

2018 年 8 月《華爾街日報》報道，沒有任何已發(fā)表的研究表明，Watson 提升了患者的治愈率。有十幾位使用過該系統(tǒng)的機構(gòu)和醫(yī)生反饋，其癌癥應(yīng)用收效甚微，某些情況下還會出錯。并且，由于缺乏罕見病例數(shù)據(jù)，Watson 的更新速度跟不上癌癥治療的發(fā)展速度。

丹麥一個醫(yī)院在一份研究中指出，Watson 給出的診斷方案，與專家給出的僅有 30% 重合度，因此拒絕采購 Watson 系統(tǒng)。德國媒體也曾報道，德國兩家機構(gòu)在實際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)，Watson 對于那些癥狀特殊的病人會開出致命藥物。2018 年 10 月，IBM Watson Health 當時的 CEO Deborah DiSanzo 宣布離崗。

一切都不可逆轉(zhuǎn)地指向最終結(jié)局，如今終于傳出 IBM 尋求出售 Watson Health 的消息，失去業(yè)界的信心，再丟掉雄厚資金的支持，這個人類最早的AI明星的前景，不再明朗。

AI 夢該醒了？

當前 AI 應(yīng)用于醫(yī)療最普遍的場景是識別醫(yī)療影像，比如視網(wǎng)膜眼底影像。而 Watson 所挑戰(zhàn)的是診斷問題，并且還是醫(yī)學(xué)上難度最大的腫瘤治療領(lǐng)域。在該問題上，Watson Health 面臨著數(shù)據(jù)和 AI 智能的雙重挑戰(zhàn)。

在數(shù)據(jù)獲取層面，大部分醫(yī)療數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化信息，比如醫(yī)生撰寫的病歷和出院總結(jié)。雖然 AI 的自然語言理解能力進步飛快，但相比人類依然差很多。圖靈獎得主約書亞·本希奧（Yoshua Bengio）曾表示，在醫(yī)學(xué)文本文檔中，AI 無法理解歧義，也無法找到人類醫(yī)生會注意到的細微線索。

另一方面，有些罕見病例的數(shù)據(jù)往往難以獲取?！吨袊I(yè)和信息化》雜志 2020 年的一篇文章指出，在解析Watson的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，在罕見病例研究中，本來應(yīng)該喂給 Watson 大量的真實數(shù)據(jù)從而找到新的治療手段，由于罕見病例數(shù)據(jù)的極端匱乏，實際上 Watson 被灌了一堆沒什么用的假想數(shù)據(jù)，而并不是真正的病人數(shù)據(jù)。這種通過假想數(shù)據(jù)學(xué)出來的 AI，準確性可想而知。這就出現(xiàn)了罕見病例中 Watson 的誤診情況。

全球領(lǐng)先的醫(yī)學(xué)資訊平臺 Medscape 在 2018 年一篇報道指出，Watson 在學(xué)習(xí)根源上有問題 —— 它并沒有使用足夠的真實病例進行學(xué)習(xí)，而負責(zé)訓(xùn)練它的人群，僅僅是紀念斯隆-凱特琳癌癥中心的腫瘤學(xué)家和 IBM 自己的工程師。Watson 大量訓(xùn)練時間用于掌握上述腫瘤學(xué)家設(shè)計出的理想化病例和治療方案。它用于訓(xùn)練的真實病例數(shù)量很小，最多的肺癌也僅有 635 例，最少的卵巢癌更是僅有 106 例。

IBM 在數(shù)據(jù)獲取上曾做過努力，花費 40 億美元收購了 4 家公司，但在數(shù)據(jù)融合上，IBM 低估了復(fù)雜度。上述《中國工業(yè)和信息化》雜志文章指出，IBM 前員工和前客戶的醫(yī)院管理人員說，雖然收購了大量數(shù)據(jù)，但在融合各種各樣的數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)需要花費難以想象的人力物力，還沒開始訓(xùn)練，就讓人筋疲力盡。在巨大的經(jīng)濟壓力和暗淡的前景面前，各個合作伙伴只能選擇終止合作，留下一個爛尾樓。

AI 目前的智能程度，更是難以匹配腫瘤治療的復(fù)雜性。AI 的本質(zhì)是統(tǒng)計學(xué)，它所得出的結(jié)論局限于人類訓(xùn)練員提供的數(shù)據(jù)，而無法像一個專業(yè)醫(yī)生一樣，獨立生成新的見解。

也就是說，Watson 只能比人類專家更快地給出相同的診斷結(jié)果，而無法治療人類醫(yī)生治不了的病。

在巨大的風(fēng)險面前，醫(yī)生只會將 Watson 的診斷結(jié)果作為參考，依然會進行大量臨床研究。在 IBM 的宣傳中，Watson 能夠憑借著強大的計算能力發(fā)現(xiàn)人類看不到的模式。但事實證明，AI 的智能遠未到這個程度。Watson 對醫(yī)生的意義，也就大打折扣。

Watson Health 的挫折反映出 AI 應(yīng)用在診斷上困難重重，但這并不意味著 AI 在醫(yī)療領(lǐng)域沒有前景。在圖像分析、基因分析和制藥領(lǐng)域，都有不少公司在探索 AI 的應(yīng)用場景。即使是在診斷領(lǐng)域，IBM 的 Watson 沒做好，也不意味著其他人做不好。至少，后來者可以在 Watson 上學(xué)到一些經(jīng)驗。一名中國AI醫(yī)療企業(yè)的創(chuàng)始人就對品玩說，無論AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者，公司還是投資人，都在變得務(wù)實，按今天AI與醫(yī)療的現(xiàn)狀，與其一上來就瞄準高精尖問題，倒不如先用自己的技術(shù)解決一下醫(yī)院院長的痛點。這樣自己的公司也能活下去，AI也真的能體現(xiàn)點價值。

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原標題：《大名鼎鼎的IBM Watson也要被賣了，人類的AI夢該醒了？》

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