IBM沃森十年:AI医疗,黄粱一梦

IBM在医疗领域的经历讲述了一个关于傲慢和炒作的警示故事

本文来自微信公众号:机器之能(ID:almosthuman2017),作者:吴昕,题图来自:视觉中国

当 2013 年 IBM Waston(沃森)以大胆的承诺进入医疗保健领域时,医疗AI的想象力被打开。从微软、谷歌、GE医疗、腾讯、百度到无数初创企业,AI遍布影像识别、辅助诊断、药物研发、健康管理、数据智能、疫情防控等领域。

特别是被疫情长期笼罩的2020年,医疗成为了全球资本与技术市场最为关注的领域,国内医疗AI也持续受到资本青睐。据财新记者统计,今年6月以来,国内已有至少9家人工智能医疗企业获得融资,涉及多个医疗场景。

不过,资本火热改变不了AI在医疗场景落地面临的商业化困难。作为第一个站出来大力推动人工智能应用于临床的公司,IBM 沃森已经向所有人证明,无论是改变行业还是为公司创造财富,两者都没有成功。

十年前,公众对IBM的信心,毋庸置疑。

当时,IBM超级计算机沃森击败《危险边缘》(Jeopardy!)两位人类冠军,展示了人工智能的力量。IBM当时认为,这只是一场即将席卷整个社会的技术革命的开始。

“我们已经在探索将沃森技能应用于拥有丰富多样语言的医疗、金融、法律和学术界。”IBM在沃森获胜后的第二天宣布,并以大胆的承诺进入医疗保健领域。公司承诺,沃森的首批医疗保健商业产品将在 18 至 24 个月内推出。

很快,他们与医疗领域大V结成强大朋友圈,包括纪念斯隆-凯特琳癌症中心(Memorial Sloan Kettering Cancer Center)、梅奥诊所、CVS Health 和强生等。

当时,领导打造 Watson 团队的 David Ferrucci 博士曾警告道:当心你的承诺。

当涉及到机器学习、大规模并行计算、语义处理等领域,沃森了不起的地方在于把这些技术整合在一个体系架构下来理解人类的自然语言。这与1997年的计算机“深蓝”不同,后者只是在做非常大规模的计算,只能被看作是人类数学能力的体现。

沃森的设计功能是识别单词模式,预测问答游戏正确答案。Ferrucci 说,这并不是一个可以用于商业领域的万能解答器,它很可能在二年级阅读理解测试中不及格。

在沃森取得胜利之后的第二年,Ferrucci 离开IBM,加入对冲基金巨头桥水。几年后,他创立 Elemental Cognition,专注于构建以人类方式了解世界的自然学习系统。

在接下来的八年中,IBM投入巨额资金。例如,2014 年向 Watson 部门投资了 10 亿美元。公司将沃森推广为一个可以帮助医院、农场、办公室和工厂的慈善数字助手。IBM认为,它的潜在用途是无限的,从发现新的市场机会到应对癌症和气候变化。

不只是要改变行业,沃森也被IBM给予厚望——提供多年甚至几十年的增长和利润。

IBM落后其他巨头的种子在前任 Sam Palmisano 时已经播下。在他的任期上,IBM专注投资者每股收益数字上,而忽略了云计算和其他技术进步对 IBM 业务的生存威胁。以至于当 Ginni Rometty 接手时,IBM才开始尝试再次竞争,而在与大数据、机器学习和分析相关的任何事物上贴上 Watson 标记就是这些努力之一。

但这些并没有提升IBM的财富。亚马逊、微软和谷歌三家公司股价已经翻了很多倍,但自从沃森参加《危险边缘》(Jeopardy!)以来,IBM股价下跌了10%以上。

最近,《纽约时报》记者 Steve Lohr 采访了十几位现任和前任IBM经理和科学家后发现,公司在沃森项目上的失误始于早期把重点放在大而困难的项目上,目的是为公司带来赞誉和可观的收入。

负责沃森业务的前总经理 Manoj Saxena 说,沃森最初的目标是做有益于社会的开创性工作,这是值得称赞的。但这是不现实的。“事实证明,这些挑战比预期的要困难得多,耗时也长得多,”他说。

IBM 研究院前首席医学科学家 Martin Kohn 回忆说,他曾建议使用沃森进行狭义的“可信度证明”。比如,更准确地预测个人是否会对某种特定药物产生不良反应,而不推荐癌症治疗。

“他们说我不明白,”Kohn说。IBM现任和前任内部人士指出,直到最近,公司高层管理人员都是具有服务和销售背景的高管,而不是技术产品专家。他们说,产品人员可能会更好地理解沃森是为智力竞赛节目定制的,这是一项强大但有限的技术。

在其 110 年历史中,IBM 一次又一次地引入新技术并将其出售给企业。

公司高管开始将人工智能视为下一波浪潮。2006 年,Ferrucci 首次向 IBM 研究实验室老板提出沃森的想法。他认为,制造一台计算机来玩问答游戏可以推动人工智能领域的科学发展,即自然语言处理。在这个领域中,科学家可以通过编程让计算机识别和分析单词。另一个研究目标是推进自动问答技术。

在克服了最初怀疑之后,Ferrucci 组建了科学家团队,建造出房间大小的沃森,拥有数千个处理器,运行数百万行代码。它的存储磁盘充满了数字化参考书、维基百科条目和电子书。计算智能是一个靠蛮力的事情,笨重机器需要 85,000 瓦功率。相比之下,人类大脑的运行功率相当于 20 瓦。

当沃森在智力游戏中获胜时,市场反响是压倒性的。IBM 客户争先恐后地要求成为客户,高管们也看到了巨大的商机。不过,沃森有市场,但 IBM 没什么可卖的。

为了让超级明星带来新业务,IBM 开始努力将沃森带入医疗保健行业。它不仅美国最大产业而且数据丰富,尤其是在医院和医生正在转向电子健康记录的情况下,还有不可否认的社会效益。

他们首先是营销,其次是产品,这让每个人都兴奋不已。加州大学旧金山分校医学系主任Robert Wachter说。

为了寻找医疗 AI 的商业案例,IBM 开展了大量令人眼花缭乱的项目,目标指向医疗保健系统所有不同参与者:医生、行政人员、保险公司和患者。他们一开始就将项目锚定在当今医学最大挑战之一的癌症,希望通过沃森的“认知”能力,将大数据转化为针对患者的个性化癌症治疗。

不过,一系列失败很快证明这是一个过于激进的选择。除了在公司总部,强大的技术无法与当今医疗系统的复杂现实相匹配。

在与合作伙伴之一北卡罗来纳大学医学院合作中,IBM 技术人员对癌症中心基因数据的复杂性、混乱和差距感到沮丧。

“我们以为这会很容易,但事实证明它真的非常难,”该校癌症中心前负责人、现任国家癌症研究所所长 Norman Sharpless 博士说。“我们互相交谈了大约一年。”

最终,肿瘤学家和技术专家找到了一种适合沃森强项的方法——快速吸收和阅读数千篇医学研究论文。通过将论文中提到的基因突变与患者的基因图谱联系起来,沃森有时可以指出医生可能遗漏的其他治疗方法。这是一个潜在有用的新诊断工具。

不过,结果证明它还是不够有用或不够灵活,无法成为一个成功的产品。教沃森像医生一样阅读文章是不可能的——沃森的想法基于统计数据,它所能做的就是收集有关主要结果的统计数据,但医生不是那样工作的。去年年底,IBM 停止了与北卡罗来纳大学联合研究的 Watson for Genomics。

IBM 还搁置了另一项癌症产品 Watson for Oncology,该产品是与另一位早期合作者纪念斯隆凯特琳癌症中心开发的,旨在凭借沃森强大的计算能力检查大量癌症医学文献和真实癌症患者健康记录中数百个变量——包括人口统计学、肿瘤特征、治疗和结果——并发现人类难以发现的隐藏模式。

另一个名为 Oncology Expert Advisor 的癌症项目于 2016 年因代价高昂的失败而被放弃。这是与休斯顿 MD 安德森癌症中心的合作。其目的是创建一种床边诊断工具,可以读取患者的电子健康记录、大量与癌症相关的科学文献,然后提出治疗建议。

项目问题很多。比如,在合作期间,MD Anderson 改用了新的电子健康记录系统,沃森无法获取患者数据。沃森也很难破译医生的笔记和病史。医生们越来越沮丧,他们与技术搏斗,而不是照顾病人。根据一项公开审计,四年后花费了 6200 万美元,MD Anderson 关闭了该项目。

据媒体 STAT披露,IBM 在美国为沃森癌症产品寻找买家时遇到困难。一些肿瘤学家表示,他们相信自己的判断,不需要沃森告诉他们该做什么。其他人说它只建议他们很清楚的标准治疗方法。

“他们选择了可能的最高标准,实时癌症诊断,以及不成熟的技术,”Shane Greenstein 是哈佛商学院教授,也是 MD 安德森沃森项目最近一项案例研究的合著者,“这是一条风险如此之高的道路。”

不过,IBM 继续对健康行业进行投资,包括在 2015 年宣布成立 Watson Health 部门。到 2016 年年中,Watson Health 已收购了四家健康数据公司,总成本约为 40 亿美元。这些钱中的大部分,似乎永远难以收回。

有媒体统计过,IBM已经发布了近 50 份关于旨在开发新的人工智能工具的合作公告。一些合作为医生和机构开发工具;一些人致力于消费者应用程序。但许多合作还没有产生商业产品。

由于财务业绩低迷,IBM 又于2019年叫停沃森在药物发现领域的销售。现在,IBM 正在削减 Watson Health 并审视业务的未来,包括探索出售业务的可能。

到目前为止,AI 在医疗领域的潜力已经在精心控制的实验中得到初步证明。只有少数基于AI的工具获得监管机构的批准,可用于真实医院和医生办公室。这些开创性的产品也主要集中在视觉领域,使用计算机视觉分析图像,如 X 射线和视网膜扫描。(IBM没有分析医疗图像的产品,尽管它在该领域有一个活跃的研究项目。)

国内也是AI医疗影像创业公司最多。除了推想、联影医疗、鹰瞳等,“AI 四小龙”包括商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技在医疗场景方面均有大量布局。绝大多数又集中在肺结节和眼科。

不过,除了 IBM 沃森,即使是谷歌健康部门也被媒体曝光陷入危机,不得不大规模裁员重组。谷歌 2021 年 Q1 财报显示,包括 DeepMind、Verily 在内的创新业务仍然处于大额亏损,谷歌与医疗 AI 相关的创新业务并未发展成功。

国内医疗 AI 公司同样面临类似问题。即使跑通了审批环节,依然难逃亏损命运,仅停留在提升医生工作效率初步阶段的产品很难打动医院付费。上市之路也颇为坎坷。依图科技科创板 IPO 中止审核,推想科技、联影医疗均传出拟上市消息,但未有进一步的动作。

除了技术问题,技术在实践中如何运作的更精细的细节同样不容忽视。

DeepMind 在 2015 年通过一项交易获得了 160 万 NHS 患者的病历,帮助其研发了一款 APP Streams。2016 年 12 月,与英国帝国理工学院医院合作时,DeepMind 又获得了 100 万患者医疗数据。但两者的合作因数据隐私问题备受质疑。2017 年,英国的隐私监管机构裁定,NHS 与 DeepMind 的数据共享是非法的,因为患者没有真正了解他们的医疗记录将如何被使用.

2019 年,谷歌被媒体曝光与美国最大的医疗系统之一合作开展一个秘密项目,收集和处理 21 个州数百万美国人的详细个人健康信息。患者和医生都没有被告知。该计划一度引发美国卫生与公众服务部民权办公室的调查。

基础设施也必须改变,医疗保健机构必须同意共享他们的专有和隐私控制数据,以便 AI 可以从多年来跟踪的数百万患者中学习。但是,又如何保障患者隐私安全、数据不被泄露或随意使用?

IBM 将沃森描述为公司的一次学习之旅。“创新始终是一个过程,”过去几年负责沃森业务的高管 Rob Thomas 表示。本月早些时候,他被任命为负责全球销售的高级副总裁。

他认为,IBM 人工智能开发分三个阶段:《危险边缘》(Jeopardy!),多年来一直在“试验”的大型服务合同,现在又转向了产品业务。

IBM 坚称,其修订后的人工智能战略——一种精简、更少改变世界的雄心——正在发挥作用。恢复增长的任务交给了计算机科学家 Arvind Krishna,在领导了 IBM 最近的云计算和人工智能业务改革后,他于去年成为了首席执行官,有人甚至将他与微软 CEO 纳德拉相比较。

长期以来,许多外部研究人员认为沃森主要是一项品牌宣传活动。但最近,他们中的一些人说,这项技术取得了重大进展。

在为《纽约时报》所做的分析中,艾伦人工智能研究所将沃森在标准自然语言任务(例如识别人物、地点和句子的情绪)上的表现与大型科技云提供商(亚马逊、微软、谷歌)提供的人工智能服务进行了比较。

沃森的表现与三巨头一样好,有时甚至更好。“我非常惊讶,”艾伦研究所首席执行官 Oren Etzioni说,“IBM 已经采取行动,当然是在这些能力方面。”

沃森的业务方面也显示出活力。现在,沃森是一组软件工具,公司借以构建基于人工智能的应用程序——这些应用程序主要简化和自动化会计、支付、技术运营、营销和客户服务等领域的基本任务。它是主力人工智能,当今商业中的大多数人工智能都是如此。

沃森的一项核心能力是自然语言处理,为 IBM Watson Assistant 提供支持,企业使用该技术来自动化客户服务查询。公司没有报告 Watson 的财务业绩。但现在领导 IBM 全球销售的 Rob Thomas 指出了成功的迹象。

他说,人工智能在企业市场中处于早期阶段,市场机会将是巨大的,现阶段的关键是加快采用 Watson 软件产品。

IBM 表示,它在全球 20 个行业拥有 40,000 名沃森客户,是四年前的两倍多。沃森产品和服务每月使用 1.4 亿次,而两年前每月使用次数约为 1000 万次。一些大客户处于健康状态,例如大型保险公司 Anthem,它使用 Watson Assistant 来自动化客户查询。

五年前,沃森在广告中与网球巨星塞雷娜·威廉姆斯聊天和开玩笑。今天,电视广告宣传变成了该技术帮助办公室和工厂车间节省时间。就像广告上说的,沃森帮助公司“将小事自动化,以便他们可以专注于下一件大事。”

较之最初的野心,沃森不再是下一件大事,但它可能最终成为 IBM 的一项稳固业务。

参考链接

https://www.nytimes.com/2021/07/16/technology/what-happened-ibm-watson.html

https://www.caixin.com/2021-07-12/101738956.html

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

本文来自微信公众号:机器之能(ID:almosthuman2017),作者:吴昕

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