万字长文还原IBM Watson:访谈众多医生、AI专家、相关企业

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编者按:从产品恶评、营收下降,到部门裁员,再到前不久部门负责人离职,Watson陷入空前舆论漩涡。

批评者自然个个态度鲜明,肯定者也无一不意志坚定,各种声音,让人莫衷一是。

作为一个深耕医疗领域的媒体,动脉网不敢让任何先入为主的态度主导我们的立场,相反,我们又使出了自己习以为常的笨功夫——

围绕“Watson在医疗领域究竟表现怎样”这个话题,近期动脉网做了大量调查,采访了大量有使用经验的医生、相关科室的主任、AI技术专家、相关的企业,获得了大量的第一手资料。

在本文中,我们并不试图给出一个具体的观点,只是想把获得的材料整理分类,原原本本地呈现给广大读者,帮助他们自己去判断。

遗憾的是,由于资料太过丰富,经过精简再精简,仍有万字之多。

为了便于读者阅读,本文分为4个板块,分别是:

板块1:突然陷入漩涡的明星

板块2:专家眼中的Watson优缺点及其贡献

板块3:沪、浙、豫、川医生们的使用体验

板块4:动脉网独家采访Watson中国总代理

请读者根据需要,选择重点阅读。

板块1:突然陷入漩涡的明星

纵观全球企业史,不难发现,成功的公司之所以长久不衰,甚至兴盛百年,就是因为能够持续推出里程碑式的产品和服务,为自己拉出一次又一次的成长曲线。

对于蓝色巨人IBM来说,这类产品实在是数不胜数,如System/360、激光近视手术、RAM、PC以及大家熟悉的Thinkpad……

当前,Watson无疑也是被赋予了历史重任的产品。IBM希望通过其认知平台“沃森”,借人工智能之力实现自身向“认知计算”的转型。

按照IBM认知解决方案和IBM研究部高级副总裁John Kelly的说法,IBM Watson Health 的关注重点是,将下一代 AI 技术应用于癌症治疗。押宝癌症这一方向,IBM Watson Health目前已经开发了三个独特的癌症治疗解决方案,辅助全球各地的医生对患者进行诊治:

Watson产品线

Watson 肿瘤解决方案 (Watson for Oncology) 可以提供多种治疗方案,扩充肿瘤专家自身的专业知识;

Watson 临床试验匹配解决方案 (Watson for Clinical Trial Matching) 帮助将患者与可能挽救生命的临床试验进行匹配;

Watson 基因解决方案 (Watson for Genomics) 使用基因测序技术,向针对肿瘤的个性化医疗大踏步迈进。

在2017年以前,Watson还是普遍被看好的明星项目,与安德森中心的“分手”导致其被“拉下神坛”,负面消息接踵而至:

2017年2月,运营M.D.安德森中心的德克萨斯大学宣布关闭与 IBM 的合作项目,为合同上最初价值 240 万美元的项目向 IBM 支付高达 3900万美元的赔款。

2017年5月,资深技术投资者和风投公司 Social Capital 的创始人 Chamath Palihapitiya 于 5 月份在 CNBC 上甚至直接炮轰:“沃森就是个笑话。”

....

2018年5月, IBM Watson Health被曝裁员;

2018年7月, IBM Watson Health被媒体曝出推荐'不安全且不正确'的癌症治疗方法;

2018年10月,IBM Watson Health部门负责人Deborah DiSanzo宣布离职。

整理媒体观点,会发现其对Watson产品的质疑实际可以归结于以下四类:

1.Watson事业部裁员50%至70%,证明有泡沫。

2. 诊断准确性质疑,没有使用足够的真实病例,IBM尚未发表任何科学论文,证明该技术如何影响医生和患者。

3. 数据集存在认知偏见,人工传授技能,非智能挖掘。

4.烧钱,而且营收疲软,达不到预期。

板块2:专家眼中的Watson优缺点及其贡献

Watson面临现在的“窘境”,主要有四个原因

复星医药首席人工智能专家、大数医达CTO邓侃日前向动脉网阐述了其对于Waston这一产品的看法,他认为,Watson面临现在的“窘境”,主要有四个原因:

一是过度宣传Watson代替医生、超越医生,能够超越医生的认知,出具针对疑难杂症的治疗方案,这样的宣传迅速拉高了外界对于IBM Watson的期望。在业界还缺乏统一的测试标准,产品最终的临床效果还有待评价的情况下,过分夸大的市场宣传,对产品长期健康的发展并没有好处;

二是Watson目前的理论体系还不够完善,无法承担机器阅读的功能;

三是研发技术过程中,参与产品开发与研究的人员不够充足,真实病历数量较少;

四是IBM内部战略规划不当,在2015年8月份,IBM花费10亿美金,收购医疗图像公司 Merge Healthcare后,并未在影像领域有突出的成绩,资源整合路径规划不明。

Watson遇到困境并非技术问题

Watson这样的机器学习系统是如何训练的

根据公开资料显示,Watson能够支持如下方面,包括但不限于:

·理解自然语言

·大数据的理解和分析

·动态分析各类假设和问题

·精细的个性化分析能力

·在相关数据的基础上优化问题解答

·在短时间内提炼洞察、发现新的运行模式

·在迭代中学习,探索优化的解决方案

根据蛋壳研究院的研究,Watson 的处理逻辑是一个集自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等开放式问答技术的应用,基于为假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价 而开发的DeepQA。

雷锋网在翻译James Hendler教授的一篇长文中,揭示了Watson 基于“关联知识”构筑而成实现过程。简而言之,在医生输入有关患者医疗状况的信息后,该应用程序会通过分析可能相关的已发表研究来推荐治疗方法。IBM Watson for Oncology 的操作流程包括分析患者医疗记录、提供治疗方案和排序:

1.分析患者医疗记录,包括结构化和非结构化的数据;

2.提供治疗方案选项,通过分析各种医疗数据,IBM Watson for Oncology为每一位患

者提供几种治疗方案,医生可在这些方案中挑选

3、方案排序,给各种治疗方案排序, 并注明其医学证据

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181109A0IZZE00?refer=cp_1026
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