原文出处：Forbes
原文标题：Do IBM Watson Health's Leadership Change And Layoffs Mean A.I. Is Bad Medicine?
原文作者：David Whelan
上周，IBM宣布其沃森健康（Watson Health）的头号人物Deborah DiSanzo已经离开了该科技巨头人工智能部门的领导职位。在传统业务持续萎缩的情况下，“蓝色巨人”曾经寄希望于沃森的成长。不过，根据Stat News 10月19日的报道，这个风靡一时的人工智能业务早已开始通过裁员进行收缩，而现在，管理层又出现了剧变。
2011年在Jeopardy!（译者按：危险边缘，一个美国电视智力竞赛节目）上击败Ken Jennings、以此突然出现在公众视野中的沃森超级计算机显然遇到了它真正的对手：医疗保健。沃森将人工智能推销到医院和医疗实践中的尝试似乎已经成为强弩之末。如今，在新的管理层领导下，减员以后的沃森将重新开始尝试。
当IBM提出人工智能将改变医疗保健行业这一想法时，它曾经信心满满。在一次电视广告中，一位生存了五年的癌症患者说是沃森帮助她阻止了病情的复发。在另一个广告中，一个乡村诊所的两位医生讨论了沃森是如何通过分析患者的基因组谱以帮助他们对可能错失的病例做出正确的诊断。
诚然，我们生活在一个人工智能日益增长的时代，不信的话可以去问问Alexa（译者按：亚马逊的人工智能语音平台）。不过，IBM对于计算机能够介入一个训练有素的医疗专家的自信仅仅来源于它的市场部门，这种自信和现实并没有什么联系。
在使用过沃森的医生和护士眼中，它对于一些特殊的病人的治疗建议往往是多余的。作为IBM沃森的最大客户，德克萨斯大学的MD安德森癌症中心先后花了6200万美元在这么一个从未完全安装的系统上，最后不得不取消了合同。除了MD安德森癌症中心，别的医院很少参与沃森的项目。
IBM并不同意沃森正陷于困境的说法。在一封电子邮件申明中，IBM称沃森健康是一个“我们每天都在和医生及医院的合作中不断进行改进的产品”，并且声称它在第三季度实现了增长——这个所谓的增长包括了沃森收购的产品线的销售额，比如Truven，事实上它和沃森的肿瘤产品并没有任何关系。
不过，一家大公司的自负并不意味着人工智能在医疗保健方面就没有用武之地。相反，我们看到了人工智能技术被用来解决比治愈癌症更为简单的问题，这些成功的应用正在产生影响。麻省理工技术评论（M.I.T. Technology Review）称，近几年来上百家初创企业开始启动，在这个领域碰碰运气。
译者按：近年来人工智能在医疗保健应用方面出现的初创企业【1】。
最近的两项研究展示了计算机如何辅助医生对他们的工作进行核查。第一项研究来自于加州大学旧金山分校，他们发现计算机可以被训练用来解读超声波心电图。发表在《自然》杂志的子刊npj Digital Medicine的研究工作表明，这一神经网络在心脏测试视频分析上的准确率可以达到92-98%，而一般技术人员的准确率只有70-84%。
另一项由印度金奈的一个研究团队在Eye杂志上发表的人工智能研究表明，一台连接上裂隙灯显微镜（slit lamp）的iPhone手机可以同通过使用一个app来诊断糖尿病患者的视网膜疾病，其准确率可以达到训练有素的专家水平。这对于世界上那些很难接触到眼科医生的地区来说无疑是一个好消息。
这些人工智能技术的工作原理是图像模式识别，图像模式识别已经有相当长的历史。乳房放射科医生用自己的眼睛检查乳房透视照片，但同时也使用计算机辅助检测系统确认他们的工作。麻省理工学院一个项目正试图通过机器学习的方法将这一工作提高一个档次，计算机通过输入的数据来训练自己，基于那些将导致严重癌症的病变数据对算法进行调整。
应用人工智能的目的并不是取代医生，而是提高他们的技能，这和其它技术的应用有着相同之处。以拼写检查为例，拼写检查的目的不是写出整篇论文，在其早期的版本中，它只是修改一些小的错误，后来它被用来纠正语法和句法。今天，哪怕是最为高级的系统，如Gmail的智能写作（Smart Compose）也不会替我们写出整篇的论文甚至短信，而是实时地帮助我们完成句子。相似地，当人类飞行员或者驾驶员提供监督时，飞机或者特斯拉使用的自动驾驶技术才能达到最佳效果。
科技公司经常会错误地把医疗保健看成为效率低下的服务性行业，那些通过计算机精简和标准化这一行业中流程的尝试并没有取得任何效果。实际上，医疗保健更类似于旅游业这样的体验性行业，每个人都应该得到个性化的治疗，这也就是为什么悬壶济世被称作一种“艺术”的原因。就像大厨知道何时应该按照菜谱来何时应该将它扔一边一样，技艺高超的医生并不会像机器人一样给出他们的建议。
随着人工智能对自己的证明，医生们终将接受这一新技术，如果它确实能够帮助到他们的病人。人工智能不会是包治百病的万能方子，遗传、病史和测试之间的复杂相互作用可能更容易和目标人工智能工具联系起来。在15分钟预约的时间内，这种帮助将受到医生们的欢迎。
另一个有前途的人工智能应用门类是预防性诊断。在医学症状出现之前，某些类型的数据就可以用来确定患者的状况。例如，训练好的机器可以通过聆听细微的语言障碍来检测早期阿尔茨海默症，这些患者往往在句子中会缺失一定数量的单词。
医院中的医生通过软件来预测病人是否可以在家中成功恢复，或者必须重新住院治疗。这些算法使用一个基于过去经验、但不断更新的打分系统。视频游戏厂家Nvidia最近宣布它将这一方法提升到了另一个层面，它发布了一款产品据说可以比普通医生提早24小时确诊败血症（当你整个身体都在对抗致命感染时）。
这是一个美丽新世界，是一个IBM可以大有作为的世界；但它仍然是一个医生主导的世界。
译者评论：
沃森本来是IBM开发的一个智能问答系统，2011年参加《危险边缘》进行人机大战，并在离线的情况下打败了节目的连胜纪录保持者Ken Jennings，一炮走红。
沃森健康是沃森诸多人工智能研究方向中最有名的一个，尽管近年来谷歌的DeepMind通过AlphaGo在围棋上取得的成功获得了巨大的影响力，但“以消除癌症”为使命的沃森健康从成立开始就一直是人工智能在医疗保健领域应用的标杆。
毕竟，输给AlphaGo并不会影响人类各大棋战的继续举行。但是，如果人工智能能够帮助人类最终战胜癌症，那将是多么宏伟的一个梦想！
不过，七年过去了，沃森健康从火爆登场到饱受质疑，再到举步维艰，不仅普通的人工智能爱好者对沃森健康失去了信心，福布斯更是认为沃森健康就是“一个笑话”——和2013年福布斯就沃森健康和MD安德森癌症中心宣布合作发表的文章相比，前何恭，后何倨？
沧海桑田。
沃森健康的标杆暂时倒下了，更多具有创新能力、研究活力的初创企业出现在人工智能在医疗保健的应用领域。今后的几年，是沃森健康的东山再起，还是初创企业的群雄逐鹿，让我们拭目以待。
参考出处：
https://www.cbinsights.com/research/artificial-intelligence-startups-healthcare/
作者：Athlon_BE
链接：https://www.jianshu.com/p/720050c66b24
來源：简书
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