本文来自微信民众号：AI 前哨（ID：ai-front），编译：Debra，编纂：Vincent

导读：不管是大企业照样小企业，专业医疗公司照样没有医疗配景的公司，医疗 AI 这个伟大的市场都在吸引着它们的眼光，医疗 AI 赛道早已拥挤不堪。

蓝色巨子 IBM 在主要营业增进乏力，逐步落后于谷歌、苹果等公司的逆境下，想要捉住医疗 AI 这根救命稻草活命。但在投入伟大人力、财力以后，依然逃走不了走进死胡同的一天，究其缘由，照样在于落地难题。

电子和电子工程师协会杂志 IEEE Spectrum 的高等副主编 Eliza Strickland 上周宣告了一篇文章《IBM 沃森医疗 AI 的低产和被高估的水平》。本文议论了 IBM 沃森为何在医疗保健行业建立高效的 AI 大夫之前另有很长的路要走。

一战成名

IBM 沃森是一个可以或许用自然言语回覆题目的问答盘算机系统，它在 2011 年 2 月在智力竞赛电视游戏 Jeopardy（风险边沿）中击败两个人类冠军取得成功！

事先，IBM 的研讨人员在探究将沃森的能力扩展到“革命化”医疗保健的能够性，决定将沃森精彩的 NLP 功用运用于医药，以至许诺供应贸易产物。

2014 年，IBM 第一次展现沃森运用人工智能转变医学的潜力。在 Demo 中，沃森网络了一组新鲜的患者病症，并运用它们天生一个诊断清单。事先，沃森给人留下深入的印象：沃森的影象库包罗最稀有的疾病信息，其处置惩罚器完没有私见，使其优于其他资助大夫的 AI。它可以或许在几秒钟内处置惩罚一个顺手的病例。

若是沃森可以或许将这类立即专业学问带到天下各地的病院和诊所，人工智能彷佛可以或许削减诊断毛病，优化医治，以至减缓大夫缺少的状况——不是替换大夫，而是经由历程资助他们更快、更好地完成事变。——Strickland

然则，只管有关人工智能产物贸易化的新项目很有愿望，但它没法完成这一许诺。在公司总部之外，IBM 发明其壮大的手艺没法与现今医疗保健系统的杂沓现实相婚配。将沃森运用于癌症医治这个医学界面对的最大应战之一时，IBM 碰到了机械进修体式格局和大夫事变体式格局之间的基础性不婚配。

“自那以来的八年里，IBM 大肆宣扬开辟人工智能医疗手艺，个中许多已失利了。别的，IBM 沃森医疗康健部分消费的产物更像是只能实行一样平常义务的基础 AI 助手，以至连 AI 大夫都算不上。——Strickland

沃森在医疗保健行业面对的应战

非结构化数据

虽然 IBM 想要勤奋探究沃森在医疗保健行业的能够性，但事先，他们面对的最具应战性的题目是医学中的大批患者数据，即非结构化数据。这包孕大夫的条记和出院择要，这些充溢行业术语、缩写和主观声明的择要占典范患者纪录的约 80％。

癌症诊断不准确

IBM 沃森面对的另一个应战是癌症的诊断。纽约市凯特琳癌症中间的肺癌专家 Mark Kris 与其他优异的大夫一同，在 2015 年练习了一个名为沃森肿瘤的 AI 系统，它可以或许经由历程读取关于癌症的大批医学文献和实在癌症患者的康健纪录，展现人类不为人知的疾病形式。

德州大学 MD 安德森癌症中间的其他优异大夫与 IBM 协作建立了一个名为肿瘤专家照料的对象。然则，这两种产物都遭到了严峻的指摘，称沃森的肿瘤学照料有时会供应“无用的”和“风险的发起”。

Strickland 写道：“对这两个项目的深入研讨展现了机械进修的想象与医疗保健现实之间的鸿鸿沟——”真正的人工智能“与现今大夫对功用性产物的请求”。

只管沃森很快就进修了关于临床研讨的文章，但人们很难教会沃森以大夫的体式格局阅读这些文章。 “大夫从文章中学到的用来转变他们护理的信息，能够不是论文里的重点。沃森的头脑基于统计数据，以是它能做的就是网络有关主要效果的统计数据，“Mark Kris 增补道。

没法从患者的电子康健纪录中发掘信息

研讨人员进一步发明，沃森也没法从患者的电子康健纪录中发掘信息。别的，他们意想到，在将新患者与其他大批癌症患者举行对照以发明隐蔽疾病形式时，沃森无计可施。别的，他们愿望沃森可以或许模拟专家肿瘤学家的妙技，但效果让他们觉得很扫兴。

沃森为何“发射失利”？

领先进入，第一个出局

2014 年，IBM 建立了一个极新的总部，起名 IBM 沃森，在位于曼哈顿相似于微型天文馆的玻璃试验室中，IBM 会约请潜伏的客户和来访的记者进入沃森的电子“大脑”中，。在阴郁的空间里，旅客坐在扭转的凳子上，花梢的图形围绕着墙壁的弧形屏幕闪灼。

以后，沃森在电视节目《风险边沿》中打败人类冠军锋芒毕露，IBM 便为其规划了以后的职业生涯：成为一名 AI 大夫。IBM 将沃森的自然言语明白能力运用于医学，并许诺首批沃森医疗产物将在 18-24 个月内上市。

现实上，IBM 宣告的那一天并没有到来。在今后的八年中，IBM 高调宣告举行医疗 AI 研讨，但个中一些已失利了。该公司消费数十亿美圆用于收买以增强气力，但内部人士透露显现，被收买公司还没有做出太多孝敬。从 IBM 的沃森康健部分消费的产物与曾想象的优异 AI 大夫基础不克不及等量齐观：它们更像是可以或许实行某些一样平常义务的 AI 助手。

加州大学旧金山分校医学系主任，同时是 2015 年出书的《数字医疗》（The Digital Doctor: Hope, Hype, and Harm at the Dawn of Medicine’s Computer Age ）一书的作者 Robert Wachter 说道：“说好听点，我以为他们碰到了一些贫苦。”他说，在某种水平上，IBM 正被其雄心勃勃熬煎：它是第一家鼎力大举推进人工智能进入诊所的公司。但它也因强调沃森的能力而遭受歹意和疑心。“他们先举行营销，第二步才是产物，让每一个人都兴奋不已，”他说。“然后是真正见分晓的时刻，碰到顺手的题目，IBM 起首出局，向一切人证实了这很难。”

迄今为止很少有成功产物

自 2011 年以来，IBM 沃森宣告了许多医疗保健项目。他们的显现怎样？

IBM 于 2011 年最先致力于将沃森引入医疗保健行业。从那时起，该公司已宣布了近 50 份关于协作伙伴干系的通知布告，旨在开辟新的医疗保健对象。一些协作致力于为大夫和机构供应对象；一些人致力于消费者运用。虽然许多同盟还没有发生贸易产物，但 IBM 透露显现这些研讨事变很有代价，而且在连结许多干系。这是一个有代表性的项目样本。

图象之外，NLP 等 AI 手艺很难有现实产物落地

然则，除图象，即使是本日最好的 AI 也难以明白庞杂的医疗信息。试验效果证实，编码人类大夫在软件方面的专业学问是一个异常顺手义务。正如全球所看到的，IBM 已在市场上学到了这些痛楚的履历。虽然该公司并没有摒弃它的“登月设计”，但它的“发射失利”已向手艺专家和大夫们注解，练习一名 AI 大夫是何等难题。

在 2011 年的《风险边沿》中，沃森的成功注解了其在自然言语处置惩罚（NLP）方面的卓着技能。为了玩这个游戏，它必需剖析庞杂的笔墨游戏线索，搜刮大批的文本数据库以找到能够的谜底，并肯定最好的谜底。沃森不是一个优化的搜刮引擎；它不只是依据关键字返回文档。相反地，它运用了数百种算法来映照句子中的“实体”并明白它们之间的干系。运用这类妙技，它能明白游戏中的线索和它发掘的数百万笔墨泉源包罗的信息。

“看起来沃森彷佛可以或许明白言语的寄义，而不仅仅是辨认单词的形式，”在《风险边沿》竞赛时期担负 IBM 主要医学科学家的 Martin Kohn 说道。“它比现有的 AI 壮大了一个数量级。更主要的是，沃森经由历程机械进修自行开辟了这类能力，发清楚明了形式，并为怎样从输入（线索）到输出（准确的响应）建立了模子。”

Kohn 从哈佛大学取得医学学位并取得了麻省理工学院的工程学位，他很愉快能资助沃森处理医学言语题目。“沃森彷佛有能够战胜这些庞杂性，”他说。经由历程将其壮大的 NLP 能力转变为医学理论，沃森可以或许阅读患者的康健纪录和医学文献的悉数内容：教科书、偕行评审期刊文章，赞同药物清单等。经由历程接见一切这些数据，沃森能够会成为一名超等大夫，可以或许区分出人类没法看到的形式。

Chase 与 IBM 研讨人员一同研讨了一种诊断对象的原型，但 IBM 挑选不将其贸易化，因而 Chase 在 2014 年与 IBM 各奔前程，作为浩瀚初期沃森的狂热者中的一员，他对沃森从那时起在医学市肆希望迟缓觉得扫兴。

关于医疗 AI 的一些现实

因为种种缘由，大夫是一个保守派，接纳新手艺的速率很慢。但在医疗保健的某些范畴，医疗专业人员最先以为人工智能系统是牢靠和有用的。以下是 AI 医学的一些初期生长。

在盘算机营业中落后于谷歌和苹果，IBM 急需开辟新范畴回血，因而挑选了远景伟大的医疗 AI 范畴。2014 年，IBM 向沃森部分投资 10 亿美圆，该部分正在为多个营业部分开辟手艺。2015 年，IBM 宣告建立一个特别的沃森康健部分，到 2016 年中期，沃森康健已收买了四家康健数据公司，总成本约为 40 亿美圆。IBM 彷佛拥有使 AI 在医疗保健范畴干一番事业所需的手艺、资本和许诺。

本日，沃森领导人将建立沃森康健的历程形貌为困难曲折的途径，将 AI 带进医疗范畴是个异常大的应战。

比方，IBM 医疗保健和性命科学研讨副总裁 Ajay Royyuru 说道，诊断对象没有上市是因为此前不存在此类贸易案例。“诊断不是我们的目的，”他说。“这是医学专家们做得很好的事变。这是一项困难的义务，不管你用 AI 做得多好，它都不会庖代专家。“

Bengio：迄今为止没有一种 AI 可以或许婚配人类大夫的明白和洞察力

为了找到医疗人工智能的贸易案例，IBM 展开了一系列使人头昏眼花的项目，针对医疗保健系统中的一切分歧参与者：大夫、行政人员、保险公司和患者，以取得“运用 AI 剖析大批数据集的决议计划支撑。”IBM 宣扬力度最大的项目专注于肿瘤学，愿望将沃森的“认知”能力转化为大数据为患者供应个性化癌症医治。

在许多运用试验中，沃森的 NLP 与许多其他 AI 系统一样，勤奋明白医学文本。“我们在 NLP 方面的显现要比五年前好得多，但依然比人类差得多，”蒙特利尔大学盘算机科学传授，人工智能研讨员 Yoshua Bengio 说。Bengio 透露显现，在医学文本文件中，人工智能系统没法明白隐约性，也没法相识人类大夫会注意到的玄妙线索，现在的 NLP 手艺可以或许资助医疗保健系统：“它不须要完整明白，就可以或许做一些异常有用的事变。”但到现在为止，没有一种 AI 可以或许婚配人类大夫的明白和洞察力。“不，我们还打不到，”他说。

临时战胜不了癌症

IBM 对癌症的研讨是这家公司碰到的主要应战之一。一名肺癌专家 Mark Kris 透露显现：“我以为没有人会晓得这（完成癌症诊断）会花多长时间。”他地点的研讨机构早在 2012 年就和 IBM Watson 展开了协作。

Kris 和其他大夫在 2015 年练习了一个人工智能系统，该系统成为了 Watson 肿瘤产物。德克萨斯大学 MD 安德森癌症中间的大夫与 IBM 协作建立了一个名为 Watson 肿瘤照料。白血病部分测试了该对象，但它从未贸易化。

Watson 肿瘤照料遭受了多方指摘。有文章指出 Watson 肿瘤是无用以至会供应风险的发起。Kris 说他常常听到指摘说该产物不是“真正的人工智能”。在投入 6200 万美圆以后，IBM 与 MD 安德森癌症中间的协作项目末了以失利了结而被作废。

该项目注解，机械进修的许诺与医疗保健的现实基础不婚配，在“真正的 AI”与现今大夫对功用性产物的请求之间存在着伟大鸿沟。

一些研讨将 Watson 的癌症医治发起与病院肿瘤学家的发起举行了对照。一致性百分比透露显现 Watson 的发起与专家的医治设计相婚配的频次。

Watson 肿瘤经由历程猎取大批癌症患者康健纪录和医学文献来进修。IBM 愿望 Watson 依附其壮大的盘算能力来搜检这些纪录中的数百个变量，发明人类没法看到的形式。功夫不负有心人，Watson 很快就学会了怎样阅读临床研讨的文章并肯定基础效果，但遗憾的是它不会像大夫那样阅读文章。大夫是从文章中提取信息，用来转变他们的医治要领，而 Watson 的头脑是基于统计数据，以是它能做的就是网络有关主要效果的统计数据。“但大夫不如许做。”

比方，在 2018 年，FDA 赞同了一种新癌症药物，它对一切显现出特定基因突变的肿瘤都有用。人类大夫会发起每一个肺癌患者都接收这类基因检测，但 Watson 不会依据有 55 名患者中 4 名肺癌患者转变结论。

没法从康健纪录中发掘信息

别的，研讨人员还意想到，沃森没法从医学文献的突发消息中自力提取看法只是第一个袭击，别的，它还没法像他们预期的那样从患者的电子康健纪录中发掘信息。

还没完，AI 超等大夫妄想的末了一击，是研讨人员意想到，Watson 没法将此前在癌症患者身上发明的隐蔽形式与新的癌症患者举行对照。Sloan Kettering 和 MD 安德森都愿望 AI 可以或许模拟他们的专家肿瘤学家的能力，他们在为新患者制订医疗计划时运用他们对患者、医治和效果的履历。可以或许举行相似剖析的机械功用将异常壮大。

与现有医疗系统黄金范例不符

然则，医疗保健系统现在的范例其实不勉励这类现实天下的进修。MD 安德森的肿瘤学专家照料仅宣布了与官方医学指南相干的“基于证据”的发起和医学文献中宣告的研讨效果。若是人工智能系统的发起基于它在医疗纪录中发明的形式——比方，某种范例的患者在某种药物上显现更好——其发起不会被视为基于证据的，即医学中的黄金范例。若是没有科学研讨的严格掌握，这类发明只会被以为是相干性，而不是因果干系。

Kohn 和其他许多人以为，为了 AI 可以或许施展其悉数潜力并厘革医学，医疗保健的范例必需转变。“黄金范例并非真正的黄金，”Kohn 透露显现，人工智能系统可以或许斟酌的要素比临床试验中显现的要多得多，而且可以或许将患者举行更多分类，以供应“真正的个性化护理”。基础设施也必需转变：医疗保健机构必需赞同同享其专有和隐私掌握的数据，以便 AI 系统可以或许从数百万患者数据中进修。

美国市场遇冷

依据申报显现，IBM 在美国市场遇冷。一些肿瘤学家说他们更置信本身的推断，不须要沃森通知他们该做甚么。其他人则透露显现，它只是会供应一些他们了然于胸的发起。但 Kris 透露显现，一些大夫发明它可以或许作为一种立即的增补性看法，以慰藉慌张的病人。“只管它不圆满，且作用有限，但它异常有用。” IBM 的贩卖代表在美国之外的区域命运运限好点，印度、韩国、泰国和其他病院都接纳了这项手艺。许多病院在营销时以运用 IBM Watson 品牌为傲，通知患者他们将享用人工智能癌症医治。

只管面对一些应战，IBM 沃森也的确有一些结果，好比 IBM 与北卡罗来纳大学、耶鲁大学和其他着名机构协作开辟的沃森基因组。该对象可资助遗传学试验室为肿瘤科大夫供应申报。沃森读取患者基因突变列表，并在几秒钟内天生一份形貌一切相干药物和临床试验的申报。别的，2017 年 IBM 在北卡罗来纳大学的协作伙伴宣告了一篇论文，引见了沃森基因组对象的有用性。

不管有用与否，IBM 沃森依然须要逾越重重障碍，能力完成 IBM 将沃森酿成无可抉剔的“AI 大夫”的妄想，其他在医疗 AI 赛道上遭受相似逆境的企业，也应以此为鉴，实时做出应对战略和调解，才是最要紧的。

正如翼展科技 CTO 边海锋所说：“关于那些没有医疗配景，但却有资金和种种资本支撑的大公司，他们做医疗 AI 的应战主如果在产物上缺少范畴学问，找不到可以或许处理客户痛点的运用场景，其次是怎样打造一个熟习医疗客户群体的团队。”

参考链接：

https://spectrum.ieee.org/biomedical/diagnostics/how-ibm-watson-overpromised-and-underdelivered-on-ai-health-care#LinkToAIHealthTable

https://hub.packtpub.com/ieee-spectrum-ibm-watson-has-a-long-way-to-go-before-it-becomes-an-efficient-ai-doctor/

本文来自微信民众号：AI 前哨（ID：ai-front），编译：Debra，编纂：Vincent

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