本文来自微信民众号：品玩（ID：pinwancool），作者：Decode，头图来自：视觉中国

人类丰满的AI梦，正在撞上冰凉的现实。

1 月 19 日，据《华尔街日报》援引知情人士报道，IBM 正在思量出售 Watson Health 营业，可能的方案包罗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 部门主要卖力将 AI 用于辅助医院、保险公司和制药企业处置数据。《华尔街日报》援引知情人士报道，该部门年收入约莫为 10 亿美元，但现在仍未盈利。

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营业线，让云盘算在市场中变得加倍有竞争力。如若 Watson Health 真的被出售，对 IBM 的 AI 营业来说，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 营业的一块招牌，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界说，仍未掀起新一轮 AI 浪潮。但此时 IBM 的 Watson 就在美国最受迎接的智力竞猜节目《危险边缘》中，击败了该节目历史上最乐成的两位人类选手。

Watson 在竞赛中展现了壮大的自然语音明白能力。要赢得竞赛，它必须剖析大量文字找到线索，然后搜索大量文本数据库，以检索可能的谜底。在击败两位人类冠军后的第二天，IBM 宣布了 Watson 的新职业目的：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——都是先明白自然语言（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），最终给出谜底。这个方案的价值在于，天天有快要 8000 篇医疗文章公布，医生一篇篇读是不可能的，AI 能辅助医生阅读最新医学功效。

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 建立了专门的部门—— Watson Health，可见其那时的刻意。IBM 前 CEO 罗睿兰（Virginia Rometty）曾把 Watson Health 称之为公司的“登月设计”。

众所周知，AI 的基础是大量训练数据。为了获得这些数据，IBM 破费约 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，建立仅两年的 Watson Health，员工规模已经到达一万多人。

在重点发力的肿瘤治疗领域， Watson Health 吸引了许多著名互助机构，包罗安德森癌症中央、纪念斯隆-凯特琳癌症中央、梅奥医院、奎斯特诊断公司。2016 年 8 月，Watson Health 还进军中国，推出“康健中国”生态圈共赢设计。

阵容壮大的宣传、数额重大的并购、权威机构的互助，IBM 通过一系列行动让外界对 Watson Health 的预期提得异常高。究竟，用最前沿的 AI 手艺来解决最难题的医疗问题，这件事情听上去就异常性感。

不外，厥后的生长事与愿违。安德森肿瘤中央曾与 IBM 互助，为肿瘤学家建立咨询工具。该工具行使自然语言处置手艺来汇总患者的电子康健纪录，然后匹配数据库提供治疗建议。安德森癌症中央在这个项目上投入了 6200 万美元，但最终了局却是双方在 2017 年 2 月终止了互助关系。

业界最先对 Watson Health 发生嫌疑，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 部门要开除约莫 50%-70% 员工，引发了伟大震惊。不外厥后科技媒体 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职员臃肿问题，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，它的诊断效果不准确。

2018 年 8 月《华尔街日报》报道，没有任何已揭晓的研究解释，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，某些情形下还会失足。而且，由于缺乏罕有病例数据，Watson 的更新速率跟不上癌症治疗的生长速率。

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，德国两家机构在现实应用中发现，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 那时的 CEO Deborah DiSanzo 宣布离岗。

一切都不可逆转地指向最终了局，现在终于传出 IBM 追求出售 Watson Health 的新闻，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明星的远景，不再晴朗。

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，好比视网膜眼底影像。而 Watson 所挑战的是诊断问题，而且照样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，好比医生撰写的病历和出院总结。虽然 AI 的自然语言明白能力提高飞快，但相比人类依然差许多。图灵奖得主约书亚·本希奥（Yoshua Bengio）曾示意，在医学文本文档中，AI 无法明白歧义，也无法找到人类医生会注意到的细微线索。

另一方面，有些罕有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，在剖析Watson的数据中发现，在罕有病例研究中，原本应该喂给 Watson 大量的真实数据从而找到新的治疗手段，由于罕有病例数据的极端匮乏，现实上 Watson 被灌了一堆没什么用的设想数据，而并不是真正的病人数据。这种通过设想数据学出来的 AI，准确性可想而知。这就泛起了罕有病例中 Watson 的误诊情形。

全球领先的医学资讯平台 Medscape 在 2018 年一篇报道指出，Watson 在学习泉源上有问题 —— 它并没有使用足够的真实病例举行学习，而卖力训练它的人群，仅仅是纪念斯隆-凯特琳癌症中央的肿瘤学家和 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化病例和治疗方案。它用于训练的真实病例数目很小，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起劲，破费 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职员说，虽然收购了大量数据，但在融合林林总总的数据时发现需要破费难以想象的人力物力，还没最先训练，就让人筋疲力尽。在伟大的经济压力和昏暗的远景眼前，各个互助伙伴只能选择终止互助，留下一个烂尾楼。

AI 现在的智能水平，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，自力天生新的看法。

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

在伟大的风险眼前，医生只会将 Watson 的诊断效果作为参考，依然会举行大量临床研究。在 IBM 的宣传中，Watson 能够凭借着壮大的盘算能力发现人类看不到的模式。但事实证明，AI 的智能远未到这个水平。Watson 对医生的意义，也就大打折扣。

Watson Health 的挫折反映出 AI 应用在诊断上难题重重，但这并不意味着 AI 在医疗领域没有远景。在图像剖析、基因剖析和制药领域，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欠好。至少，厥后者可以在 Watson 上学到一些履历。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，公司照样投资人，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，倒不如先用自己的手艺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。

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