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          大名鼎鼎的IBM Watson也要被賣了 人類的AI夢該醒了?|Watson

            歸根到底,對Watson Health來說致命的問題在于,它的診斷結果不準確。此外,Watson只能比人類專家更快地給出相同的診斷結果,而無法治療人類醫(yī)生治不了的病。

            人類豐滿的AI夢,正在撞上冰冷的現(xiàn)實。

            1月19日,據(jù)外媒報道,IBM(118.99, -1.74, -1.44%)正在考慮出售 Watson Health 業(yè)務,可能的方案包括出售給私募股權公司、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)。據(jù)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,深度學習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)學領域——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的基礎是大量訓練數(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)療領域數(shù)據(jù)驅動型公司,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)力的腫瘤治療領域, Watson Health吸引了許多著名合作機構,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(119.23, -2.62, -2.15%)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、權威機構的合作,IBM通過一系列舉措讓外界對Watson Health的預期提得非常高。畢竟,用最前沿的AI技術來解決最困難的醫(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,為腫瘤學家創(chuàng)建咨詢工具。該工具利用自然語言處理技術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,但最終結局卻是雙方在2017年2月終止了合作關系。

            業(yè)界開始對Watson Health產生懷疑,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,它的診斷結果不準確。

            2018年8月媒體報道,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)的機構和醫(yī)生反饋,其癌癥應用收效甚微,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,德國兩家機構在實際應用中發(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。

            一切都不可逆轉地指向最終結局,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)學上難度最大的腫瘤治療領域。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)是非結構化信息,比如醫(yī)生撰寫的病歷和出院總結。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。《中國工業(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。

            全球領先的醫(yī)學資訊平臺Medscape在2018年一篇報道指出,Watson在學習根源上有問題 —— 它并沒有使用足夠的真實病例進行學習,而負責訓練它的人群,僅僅是紀念斯隆-凱特琳癌癥中心的腫瘤學家和IBM自己的工程師。Watson大量訓練時間用于掌握上述腫瘤學家設計出的理想(29.84, 0.40, 1.36%)化病例和治療方案。它用于訓練的真實病例數(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雜性。AI的本質是統(tǒng)計學,它所得出的結論局限于人類訓練員提供的數(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果,而無法治療人類醫(yī)生治不了的病。

            在巨大的風險面前,醫(yī)生只會將Watson的診斷結果作為參考,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應用在診斷上困難重重,但這并不意味著AI在醫(yī)療領域沒有前景。在圖像分析、基因分析和制藥領域,都有不少公司在探索AI的應用場景。即使是在診斷領域,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領域創(chuàng)業(yè)者,公司還是投資人,都在變得務實,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。

            本文作者:Decode,來源:品玩,原文標題:《大名鼎鼎的IBM Watson也要被賣了,人類的AI夢該醒了?》


          責任編輯:王婷 
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