IBM沃森裁員：醫療健康AI的黃金時代離我們還有多遠？

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IBM AI健康部門裁員

IBM最近公布了旗下沃森健康部門的一輪裁員，該部門專門從事人工智慧（AI）在醫療健康領域的運用。該公司發言人Doug Shelton告訴《先驅太陽報》：「此次裁員隻影響到了我們全球沃森醫療的一小部分員工，我們的重心正在轉向更技術密集型的產品、流程簡化和自動化，以此來提高速度。」

醫健新聞網站MedCityNews對此提出質疑並指出，英國產業新聞網站The Register五月底的報道稱，IBM在達拉斯、密歇根州安阿伯市、克利夫蘭、丹佛等地裁掉了50％-70％的沃森職員。個中緣由，至少一部分是因為，人工智慧在醫療健康領域的運用有太多輿論造勢，而實際應用效果能否匹配眾人的期待值得懷疑。

MedCityNews寫道：「一位曾在生命科學部門工作的前IBM員工2017年的時候接受過採訪，從中我們能看出，當時在IBM公司內部也能感受得到這股熱潮——AI將對醫療健康產生巨大影響。然而他說，雖然公司對這個發展方向寄予厚望，給予豐厚的營銷預算，但這個話題從未變現為一個真正的現實產品。」

去年，IBM沃森和MD安德森癌症中心的合作決裂，更是將這些質疑升級。這兩家單位自2013年起就開始合作，當時MD安德森表示其「正在使用IBM沃森的認知計算系統來實現它消除癌症的願景。」但該項目於2016年年底擱置。德克薩斯大學的審計師在一份報告中說明，MD 安德森在這個項目上的花費超過6200萬美元，但未達到目標。

而另一家醫健分析網站STAT的報告認為，IBM 沃森的問題主要出在內部競爭和缺乏組織性，與它的產出是否符合預期沒有太大關係。

雖然IBM 沃森可能是這個領域名氣最大的，但顯然它並不是唯一一個。谷歌和亞馬遜也都大量涉足AI、醫療保健和分析領域。

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谷歌在深度學習有所進展

最近《腫瘤學年鑒》上發表了一篇研究報告，描述了一種穀歌深度學習卷積神經網路（CNN），可以經過訓練後識別皮膚癌。該文的第一作者Holger Haenssle稱，「為了訓練谷歌的初始v4 CNN架構，我們向它展示了十萬多幅圖像，包括惡性、良性皮膚癌和痣，並標註了每張圖像的診斷結果。」他說：「每幅訓練圖像學習之後， CNN區分良性和惡性病變的能力都有所提高。」

學習完成後，AI的表現與58位皮膚科醫生的表現進行比較。這些參與比較測試的皮膚科醫生中，大約一半人有五年以上的經驗，19%有2-5年的經驗，29％的經驗不足兩年。在I級測試中，測試者將皮膚鏡檢查圖像展示給皮膚科醫生和AI系統，並要求他們診斷是黑素瘤或良性痣，以及給出治療方案。四周後，他們再接受一次類似的測試（II級），並且將患者的臨床數據和病變部位的放大影像也提供給醫生和AI系統。

1級測試結果顯示，醫生對病灶分類的平均敏感性和特異性程度分別為86.8％和71.3％，顯著遜於CNN AI的表現。在II級測試中，皮膚科醫生做得稍好一些，平均敏感性程度為88.9％，特異性程度為75.7％；但仍低於CNN AI的特異性（82.5％）。

研究人員寫道：「我們的數據清楚地表明，無論醫生們的個體經驗和培訓水平如何，CNN演算法都可能成為幫助他們進行黑素瘤診斷的合適工具。」但他們也指出，在I級測試水平上，58位皮膚科醫生中有13位的診斷性能比CNN略高。

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多家醫藥公司著力發展AI

6月11日，位於加州Campbell市的數據分析公司Saama Technologies宣布推出一系列AI功能，旨在輔助藥物開發。DaLIA（深度學習智能助理）系統「利用自然語言處理（NLP）和自然語言理解（NLU），為臨床試驗數據提供前所未有的對話體驗，克服與臨床發展相關的舊有障礙，幫助生命科學行業開發更安全、有效的治療方案。」

AI是否能將在短時間內在醫療健康領域擔當起決策者角色，目前尚不清楚，但很明顯，生物製藥公司正在運用AI來分析處理他們的海量數據。

6月12日，位於馬恩島Douglas市的Juvenescence公司完成了A輪融資，獲得金額高達5千萬美元的超額認購。該公司專註於開發長壽療法，主要依靠AI尤其是機器和深度學習。該公司對Insilico Medicine有部分所有權，並對NetraPharma and Juvenescence AI擁有完全控股。

目前如要預測IBM將在醫療健康AI領域敗北，可能還為時尚早，但大多認為谷歌和其他矽谷公司也許會在AI和醫療健康領域佔主導地位。Chamath Palihapitiya是Social Capital的首席執行官兼創始人，這是一家位於加州Palo Alto市的風險投資公司，他在2017年參加CNBC新聞的股市評論節目「Closing Bell」時評論道，「說實話，IBM沃森只能當個笑話」 。他表示，谷歌和亞馬遜「領先於其他任何一家公司。真正致力於推進機器學習和AI的公司，不會給自己貼上華而不實的標籤，比如福爾摩斯里的人物【Palihapitiya以為沃森（Watson）這一名字來源於福爾摩斯里的華生（Watson）】。」

IBM的沃森實際上是以IBM創始人托馬斯·J·沃森(Thomas J. Watson)的名字命名的。但是Palihapitiya接著說：「在機器學習和人工智慧領域創新，需要花費大量的時間，收集大量的數據。我認為IBM最擅長的是利用他們的銷售和市場架構，以及信息不對等，去說服那些不懂的人買東西。」

文：Lisa Yang

編輯：顏菡，陽光正好

參考：https://www.biospace.com/

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