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【图】确实没想到,被吹上天的 IBM Watson 最基本的问题还没解决原标题:确实没想到,被吹上天的IBMWatson最基

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原标题:确实没想到,被吹上天的 IBM Watson 最基本的问题还没解决原标题:确实没想到,被吹上天的IBMWatson最基

原标题:确实没想到,被吹上天的 IBM Watson 最基本的问题还没解决

IBM打造的Watson for oncology,一直被视作医疗AI领域的旗舰产品。当然,也有可能是IBM强大的宣传攻势,把Watson吹成了旗舰产品。

但实际上呢?在一连串的尴尬面前,IBM高管自己也不得不承认,Watson医生还处在“婴儿期”。这年头真是,啥领域当红的都是小鲜肉。啥叫小鲜肉?就是除了面子,一无是处。

当然,Watson医生没那么不堪了,毕竟还是存储了大量病历和文献资料的。好多医生说,遇到疑难病例的时候,Watson可以帮助他们很快查到相关文献和数据;而且因为数据翔实,Watson可以帮助医生更充分的向患者解释他们所要接受的治疗方案。

但这个跟IBM心中的愿景肯定是相去甚远的,人家是希望通过AI技术攻克肿瘤的,不仅能够找到现有最合适的治疗方案,而且还能创造出全新的治疗手段。谈何容易!

稍微熟悉Watson for oncology的人都大概知道它的基本套路,简单的说,就是病人的信息推荐最合适的治疗方案。(在最新一集的日本电视剧《Doctor-X》中,对医疗AI如何工作做了非常直观的展示)

但就是这么个过程,产生的问题就是无穷无尽的,而且大多数IBM都没有解决。

No.1,Watson医生的推荐方案究竟是怎么来的,就是个说不清楚的问题。究竟是根据数据挖掘计算出来的,还是专家训练出来的,这从产品本身来讲根本差别的。

现在看来,Watson的技能更多还是来自人工传授,而非智能数据挖掘。目前承担主要训练工作的专家,主要来纪念斯隆卡瑟琳医院。这就带来了一系列非常大的问题:

偏见——由于训练专家主要来自美国医院,这就造成了Watson在其他国家水土不服,既有疾病本身的,又有政策方面比如它给韩国患者推荐的治疗方案,韩国保险不报销。

滞后——想象着AI应该可以实时更新最新的学术研究,但实际上,它的数据库更新仍然需要人来操作,而且整个过程甚至不如人类医生知识更新得快。

难本土化——治疗方案强烈的美国色彩,很多不符合当地医疗机构的规范;但有些本土化尝试又面临两难,就是你把本国医生的知识传授给Watson医生,再由Watson告诉本国医生,这不是多此一举么。

No.2,这个问题更大。Watson医生没有经过临床试验的考核。这个东西表面上看起来好像不是很重要,因为反正它不会直接参与临床,最后做决策的还是医生。但实际上,缺乏评价标准,给Watson的应用造成了非常大的困难。

首先,Watson医生与人类专家诊断结果在所谓的一致性上飘忽不定。某些癌症上,一致性可以高达96%,但某些时候,比如在丹麦,这个概率就只有33%,所以丹麦的医院没有引进Watson。

其次,就算Watson成功推荐了一个方案给患者,但是这个方案的安全性如何?合规性如何?这些都没人知道,也造成了医生在应用时产生了很大的困惑。

No.3,最基本的一些基础性问题并没有得到很好的解决,比如读取病历资料。Watson在读取医生书写的病历资料时仍然面临非常大的障碍,很多工作仍然需要在人的帮助下完成。

当然了,有一点Watson的功劳是值得肯定的,就是他确实在知识普及上做了很大的贡献。特别是对于那些医疗水平落后的地区,Watson还真是挺受欢迎的。但这并不能改变Watson在治疗肿瘤方面的无力。

可以肯定,IBM没有解决的这些问题,其他医疗AI公司应该也都没解决,尽管这些还都是写最基本的问题。说自己解决的,肯定都在吹牛逼。

当然,在看了这么多Watson医生的窘境以后,我们还是有理由对未来充满乐观。因为就算那些对Watson现状颇多牢骚的医生也坚信,医疗AI未来前景光明。那么,这个前景如何达到呢?有一个比较简明的路径:烧钱!

IBM的前品牌经理也是好几本关于IBM畅销书的作者 Peter Greulich 说,IBM上世纪60年代研发后来的核心产品花了当时年收入的11.5倍的钱,如果换算到Watson的投入上,至少是1370亿美元。

所以,花吧,早着呐。

参考资料:https://www.statnews.com/2017/09/05/watson-ibm-cancer/返回搜狐,查看更多

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