（原标题：A Reality Check for IBM’s AI Ambitions）
网易科技讯7月6日消息，据Technology Review报道，保罗·汤（Paul Tang）陪着妻子在医院做了膝盖置换手术，每年美国大约有70万人接受类似手术。保罗本人就是初级保健医生，为此当外科医生前来查房时，他询问医生，根据他的经验判断，妻子需要多久才能恢复正常的生活。对此外科医生始终含糊其辞，没有给出明确答案。保罗说：“我终于明白了，他自己也不知道！”
保罗很快就发现，大多数医生都不清楚自己的病人在家中和工作中需要采取哪些恢复措施，尽管这些措施对病人尤为重要。保罗还是IBM旗下Watson Health项目的首席健康转换官，这个项目专门为Watson开发医疗应用。Watson是一套机器学习系统，IBM正将未来押注在它身上。
保罗说，Watson为医生提供目前无法获得的信息。举例来说，它可以告诉医生，像保罗的妻子这样的病人需要多长时间才能恢复到行走或爬楼梯不感觉痛的状态。它甚至有助于分析图像和组织样本，并为任何病人确定最佳的治疗方法。这种技术拥有巨大的潜力，因为医疗保健是机器学习技术市场上最热门的领域之一。
研究公司CB Insights发现，自2013年以来涌现出来的医疗初创企业中，至少有106家现在仍在运营着。由于2011年在电视智力竞赛节目《Jeopardy!》中获得胜利，且IBM热衷于市场营销，为此这些公司都没有Watson那样受关注！但是最近，关于Watson的许多新闻报道都很糟糕。与休斯敦市安德森癌症中心的推广合作分崩离析。随着IBM公司的收入暴跌，其股价也始终起伏不定，分析师们质疑Watson的价值是否被估计过高。创立风投公司Social Capital的著名风险投资人卡马斯·帕里哈毕提亚(Chamath Palihapitiya)甚至表示：“Watson已经沦为笑谈！”
然而，Watson遭受的大多数批评似乎与技术无关，相反都集中于IBM过于乐观地估计Watson能走多远上。事实上，Watson Health似乎仍然是人工智能（AI）应用于医疗保健领域的领导者。Watson之所以还没有取得更多成就，一个很大的原因是它需要某些类型的数据进行“训练”。而且在很多情况下，这些数据都是非常紧缺的，或是难以访问的。这不是Watson所独有的问题，而是整个机器学习医疗领域需要面对的巨大挑战。
尽管缺少数据和无法访问数据可能拖慢Watson的进步速度，但这对IBM竞争对手的伤害更大。这是因为，获得数据的最佳办法就是与技术保守的大型医疗机构建立紧密的伙伴关系。与初创公司相比，IBM的表现仍然非常出色，甚至与苹果和谷歌这样的劲敌相比也不逊色，得到了大型企业高管和IT经理的信任。尽管安德森癌症中心项目存在某些特殊的问题，但IBM有一个关键的优势。在许多医疗中心、卫生保健管理机构和生命科学公司中，Watson都得到了帮助，它们都未其提供了塑造AI未来医学所需的关键数据。
与安德森癌症中心的合作终结似乎表明，IBM本身对Watson的炒作也感到窒息。安德森癌症中心和IBM于2012年展开合作，Watson的目标是阅读有关任何病人的症状、基因序列和病理报告数据，并结合医生对病人的检查以及相关期刊文章的注释，然后帮助医生提出诊断和治疗方法。但IBM和安德森癌症中心都对这种技术的期望过高。
IBM在2013年表示“一个新的计算时代已经出现”，这让《福布斯》杂志觉得，Watson“现在正进行临床试验”，短短几个月后就可以用于帮助病人。2015年，《华盛顿邮报》援引IBM一位Watson经理的话，他描述称Watson正忙着“在机器与人之间建立起集体智能模型”。该报报道称，计算机系统正与医生一起训练，并去做医生无法做到的事。
今年2月份，负责运营安德森癌症中心的德克萨斯大学宣布关闭该项目，向IBM支付3900万美元款项退出，尽管项目的原始承保合约为240万美元。4年后，这个项目依然没有推出任何工具，以便用于那些已经准备好进行试点测试患者身上。安德森癌症中心没有对Watson发表具体评论，但问题似乎主要在于如何管理和资助项目的内部斗争。
这并不是说IBM的Watson没有任何麻烦。事实上，它的麻烦比任何人预想的都要大。要找到其进展缓慢的原因，你必须理解像Watson这样的机器学习系统是如何被训练的。Watson通过不断调整其内部处理程序“进行学习”，以产生某些问题正确率最高的可能答案，例如哪张影像显示出肿瘤。正确的答案必须是已知的，这样当系统得到正确的东西和出错的时候，它就可以被告知。系统被训练解决的问题越多，它的正确率就越高。
培训系统在X光片上确定恶性肿瘤相对简单，但是对于远远超出人类已知范畴的潜在突破性谜题，比如检测基因变异和疾病之间的关系，Watson就会陷入“先有鸡还是先有蛋”的两难困境中：在没有专家已经筛选和妥善组织的数据上，如何对Watson进行训练？纽约Memorial Sloan-Kettering癌症中心计算病理专家托马斯·富克斯（Thomas Fuchs）说：“如果你在教授无人驾驶汽车，任何人都可以标记树或其他标志，以便系统可以学会认识它，但是在专门的医学领域，你可能需要经过几十年培训的专家才能正确地标记用于训练系统的信息。”
在IBM希望Watson做出贡献的每个领域，几乎都存在某种形式的绊脚石，就像任何开发机器学习解决方案的公司那样。要想训练Watson通过巨大的数据池，把少数重要的信息提取给病人，必须有人先手动操作，这可能涉及成千上万的病例。为了识别与疾病相关的基因，Watson需要数以千计患有特定疾病的患者医疗记录以及DNA分析数据。但是这些基因和患者记录的组合信息很难获得。在许多情况下，数据根本不存在正确的格式，甚至根本不存在任何形式的数据。或者数据可能分散在几十个不同的系统中，很难整理它们。
举例来说，通过为临床医生提供更好、更方便的数据来改善初级保健的目标。在常规初级护理访问中，当医生错过了处理相对次要问题的机会时，在更严重的问题出现后，将病人送到急诊室或专科医生那里之前，他们的健康已经受到损害，费用也会激增。IBM Watson Health首席医疗官、初级保健医生安妮尔·杰恩（Anil Jain）表示：“花费在健康方面的1/3开支可能是不必要的。”而机器学习被广泛视为是解决这个问题的潜在机会。
然而，要想真正帮助医生获得更好的治疗效果，Watson需要在健康记录和保罗所说的“健康的社会决定因素”之间找到相关性。这些因素包括患者是否吸毒、避免错误食物以及呼吸清新空气等等。但保罗承认，目前几乎没有任何医院或医疗机构能能够获得大量患者的这类可靠数据。部分问题在于，医院迟迟没有采用现代化的、数据驱动的做法。Cleveland Clinic的医生、医疗保健信息学专家马尼什·科利（Manish Kohli）表示：“医疗保健始终是尴尬的技术晚期采用者。”
有数据存在的地方，IBM通常都会买下它。IBM已经收购多家公司，如Truven Health Analytics、Explorys以及Phytel等，它们都致力于在医院和患者群体之间建立大型数据集。即使在与安德森癌症中心的交易终止后，IBM也有许多关键的合作伙伴关系，以帮助其进一步接近患者数据。
IBM的合作伙伴之一就是Atrius Health，它几乎福海了整个波士顿地区的近900名初级保健医生。这种合作的目的是开发和测试基于Watson的系统，它能够从海量的笔记、记录和文章中提取出对个别病人至关重要的信息。Atrius Health首席医疗官乔·基穆拉（Joe Kimura）说：“对于初级保健医生来说，寻求所有相关信息是一项繁重的工作。电子健康记录可能使问题变得更糟，因为这种系统的出现极大地增加了每次访问时生成的数据量，但其却不提供方便检索的标准格式。”
关键的在于，病人记录中许多最重要的注释是常规IT系统无法理解的语句，但Watson可以应用为《Jeopardy!》开发的自然语言处理技术从中提取有意义的信息。在理想情况下，它可以建议医生帮助病人避免不必要的广泛护理。基穆拉说：“当我们可以预测哪些患者有跌倒风险，并可以帮助他们避免髋骨受伤时，为什么我们应该只专注于确保做好本职工作，竭尽全力治疗患者的髋骨折？我们需要把我们的护理推向上游。”
Watson Health还与纽约中央护理协作机构合作，该机构是由政府资助的官方机构，与六个县的大约2000家医疗保健机构存在合作关系。这项合作的目的是，当已经从医院出院病人因为的相关问题再次回到医院时，急救室接诊和再住院率可以降低25%。它还提供了对大量病人数据的潜在访问能力。
获取这种数据还有其他方法。谷歌的姊妹公司正试图从病人身上直接获得数据。事实上，Alphabet旗下Verily Life Sciences正与杜克大学和斯坦福大学合作，利用约上万名志愿者开发高度结构化的健康数据库。该数据库将不仅包括临床检查信息，而且还包括可穿戴健康监测设备提供的数据。这可能是数据访问的巨大飞跃，尽管可能需要十年或更长时间才能产生高度可用性的结果。
Memorial Sloan-Kettering的富克斯团队希望培养出独特的AI系统，以解读染色组织的幻灯片，这个过程需要数字标注幻灯片、确诊资料以及其他关键数据支持的大型数据库。因此，该团队正准备每月产生4万张这样的幻灯片。富克斯说：“这远远超过了其他任何人，它是一项艰巨的任务，因为生物会产生各种变化。”
尽管与Watson的合作已经终结，但安德森安正中心同时也开始了又一个大计划，专注于收集每个病人的1700种类型临床数据。负责这个项目的科学家安迪·富特雷尔（Andy Futreal）说，将病人信息与研究数据相结合，对于Watson这样的系统至关重要。富特雷尔称：“一旦我们有了数据，你就可以进入AI机器学习业务了，揭示那些不同治疗方案所需的要素。”
就IBM而言，它继续通过合作收集数据。以癌症诊断和治疗为例，该公司已与Memorial Sloan-Kettering、Mayo Clinic、哈佛和麻省理工学院附属的Broad Institute以及医学测试巨头Quest Diagnostics合作。与Memorial Sloan-Kettering的合作已经产生了一个系统，通过筛选期刊文献来寻找的治疗方案。此外，IBM已经在佛罗里达州Jupiter Medical Center和印度连锁医院推出它。
在药物发现方面，Watson Health正与Barrow Neurological Institute合作，在Watson的帮助虾，他们找到五个与ALS有关的基因，此前科学家们从未发现它们与该疾病有关。此外，Watson Health还与Ontario Brain Institute合作，Watson确定了21个潜在的候选药物。
Watson最终会在改善健康结果和降低成本方面发挥作用吗？专注于医疗保健领域投资的风投公司Bessemer Venture Partners合伙人史蒂芬·克劳斯（Stephen Kraus）表示，有这种可能。他说：“这都是真的，绝非是为了提振股价而放出的烟雾。”但克劳斯和大多数专家警告称，警惕那些不切实际的时间表或承诺，其中有些甚至来自IBM本身。克劳斯表示：“智能化医疗在今天还无法成为现实，也可能在五年内不会发生，而且它也不能取代医生。”（小小）
本文来源：网易科技报道
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