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