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曾经轰动世界的Watson怎么啦? ——科技产业从业启示

刘沐芸

中国(深圳)综合开发研究院 特约研究员

深圳市先行示范区专家库医疗组 专家

个体化细胞治疗技术国家地方联合工程实验室 主任


Watson Health曾在IBM内部被称为“登月计划”,以表明Watson目标的远大和技术的革命性,应用人工智能技术颠覆传统医疗活动。然而,刚迈入2021年,Waston却遭遇历史性挫折(也有形容为“溃败”,但我不太愿意用这个词),整个部门面临裁员,被媒体批评,以及自设立以来从未达成财务目标等。我们看到的是Watson“落幕了”。但我始终相信,Watson的方向是正确的,只是在推进执行的过程中出现了一些困难,Watson会在将来的某一天重新回来充当临床医生的助手,因此我更愿意用“挫折”来描述当前的状况。

本着DARPA对失败的定义——能为人类产生新知识、新借鉴和新启示的经历和活动,那作为科技产业的从业者,我们能从Watson的挫折中学到什么呢?是不是人工智能,尤其是医学人工智能没有前途呢?我们要如何判断科技产业的价值和发展前景呢?


1 . 科技产业的基础是科技,而不是市场营销

从Watson过去的发展历程来看,Watson的研发部门与其市场营销部门处于脱节的状态。自始至终,IBM都是广告先行,在缺乏足够临床数据支持的前提下,将Watson描述为医学界的重大突破,尤其是在癌症诊断方面,宣称其诊断可以显著延长患者寿命。

IBM激进地为Watson的AI能力铺天盖地大做广告,抢在公司研发部门产生足够的临床证据前,将其定义为癌症诊疗领域的重大医疗突破,但Watson在癌症领域的实际研究进展与其广告宣称的拯救生命还相差较远(这并不是表明Watson团队的研究能力弱,而是医学人工智能的发展特征)。

因此,第一个要吸取的经验就是,认清科技产业的本质是科技,而科技需要扎实的研究结果支撑。当科技公司需要与外界沟通时,应当是发布研究进展和研究结果,而不是CEO或营销总监以新闻发布会的形式与外界沟通。

以此来看,IBM的Watson项目走到今天,有着其内部管理理念上的根源,以致具体的操作流程上出现偏差,营销走在了科技之前,描述的场景承诺过大,而研究进展没有跟上。


2 . 科技公司可以从解决一个具体的问题开始

人工智能发展至今,虽然取得了长足的进步,但仍然是一个“窄”的人工智能,还没有形成如人脑一般的通用能力。因此,部署人工智能科技产业时,建议从一个已经有较多数据的具体领域开始,着眼解决一个具体的问题,比如从已有的海量数据筛选有效靶点以提高研究的效率。而Watson上来就选了一个高度复杂且动态的肿瘤诊断和治疗。

而IBM的机器学习AI更适合解决一个具体的问题,比如早期发现肺结节,或者根据结节的情况帮助放射科医生判断、决定某位患者的复查周期等。即便是未来,AI能够可靠地执行复杂任务,但医学AI研发者仍需要考虑如何将AI工具嵌入到具体的临床诊疗实践中,实现将有用的信息及时“告知”医生并提升患者的临床诊疗效率。

过去6-8年的经历告诉我们,即便是AI实现了复杂问题解决能力,仍然会有许多其它的困难需要克服,才能最终将科技成果转化到更好的患者诊疗实践中,辅助临床医生判断。


3 . 用于训练医学人工智能的数据采集和融合的难度远超我们预期

用于训练医学人工智能的数据采集和融合的难度远超我们预期,也就是我们常讲的数据标准和数据来源问题。

为了获得海量的医疗数据,更好地训练Watson,IBM特地收购了4家数据公司,Truven,Explorys,Phytel和Merge Healthcare。

估计是收购时没有技术人员参与评估,根本就没有想到数据整合的逻辑与困难,而这些无趣的后端工作却是训练人工智能必须的步骤,通常需耗时数年。花大价钱收购后,才发现要将这些不同公司、不同来源的数据整合才是一个“庞大而浩瀚并且还要投入巨资”的工程,甚至这些花大价钱买来的数据上云都非常困难,更别说用其训练Watson并进行有重大意义的数据挖掘了。

从这几个数据公司的数据源来看,就知道数据融合不是一般的困难。Merge公司主要是影像数据,Truven公司主要是保险公司的数据,而Phytel和Explorys的数据则是不同来源的临床数据。

而且每个公司的数据格式也不尽相同,因此首先要做的是,统一数据格式,然后统一数据标准,搭建不同来源、不同格式的数据融合的基本框架。而这是一个巨大的工程。

自始自终,IBM只做到了几个收购公司间数据的部分融合,还远没实现上云,进入统一的云端数据库,而没有云端数据库的支持和训练,Watson的进步就可想而知啦。


4 . 改变临床医学实践的医学AI是一个长期发展的过程

再一个需要注意的是,改变临床医学实践的医学AI是一个长期发展的过程,而不应将其归入当前的季度考核。

在2011年,Watson登陆了当年的“Jeopardy”,那时没人怀疑Watson将会改变世界。但不幸的是,IBM的管理层将其纳入了每个季度的盈利指标考核中,而不是将其列入公司的研发规划,通过系统的研发部署推出一个革命性的产品。当然,后一个目标太过长远。这就可以解释,为什么IBM是市场先行而不是科技先行。为了保障每个季度的考核达标,CEO不得不安排市场营销部门经常发布碎片化、孤立的消息以获得投资者认可。其实Watson在技术上并非一无是处,只是与其CEO发布的信息一比,就会显得非常名不符实。

因此,科技产业就要遵循科技成果转化的演绎规律,从产品开发的角度着眼于问题的高效解决,而不是营销和包装。这一点,可从波士顿动力投资者的长期和耐心得到启示,着眼于具体的产品开发。

因此,当一个传统企业转型进军科技产业尤其是革命性的科技产业时,首先要问一问自己“是否有足够的耐心”?而对一个具有远大目标的创业者来说,要问的是,我们的技术路线是否有短期、中期的具体应用场景可以支撑远大目标的实现?