作為行業(yè)最早的玩家，IBM在AI領(lǐng)域的一舉一動(dòng)總能引發(fā)熱議。最近，有報(bào)道稱IBM人工智能醫(yī)療部門沃森健康大幅裁員五到六成，“醫(yī)療AI宣告失敗”，輿論嘩然。
醫(yī)療是人工智能發(fā)展的明星領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)海量醫(yī)學(xué)論文、影像判讀正確率超過人類醫(yī)生等消息層出不窮，人們寄希望于醫(yī)療AI改革傳統(tǒng)的醫(yī)療體系，緩解醫(yī)療資源不足和不均，走向精準(zhǔn)醫(yī)療、健康管理。但沃森健康的受挫，讓醫(yī)療AI領(lǐng)域唱衰聲不斷。
“沃森現(xiàn)在的問題相當(dāng)一部分來源于過度宣傳，如宣傳在自動(dòng)讀取病例、自動(dòng)診斷病情等方面做得比人類醫(yī)生還要好，這些宣傳是與現(xiàn)實(shí)脫節(jié)的。”美國華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授陳一昕直言，沃森的“鍋”，不該醫(yī)療AI來背，“沃森的前期宣傳過于高調(diào)，后來發(fā)現(xiàn)實(shí)際效果達(dá)不到時(shí)，輿論反彈明顯。但沃森可以提升臨床決策效果和水平，不能把宣傳的失誤等同于AI醫(yī)療的失敗。”
在陳一昕看來，醫(yī)療AI的優(yōu)勢(shì)很明顯，也已經(jīng)在某些領(lǐng)域有突破，“目前來看，人工智能適用于規(guī)則比較清晰的醫(yī)療領(lǐng)域，比如有大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的、規(guī)則清楚、結(jié)果定義明確的細(xì)分領(lǐng)域，像某些單病種癌癥篩查，心電圖的自動(dòng)判讀、 急重癥評(píng)估、心血管并發(fā)癥預(yù)測(cè)等等。還有比如在更廣闊的新藥研發(fā)領(lǐng)域，由于付費(fèi)方明確，有大量外包需求，都是很有前景的。”
不過，庫卡機(jī)器人驅(qū)動(dòng)器維修，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的落地存在特殊性，需要跨越的障礙很多。“整體來講，醫(yī)療領(lǐng)域本身偏保守封閉，由醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)生主導(dǎo)決策，容錯(cuò)率極低。不像消費(fèi)類應(yīng)用投入大、試錯(cuò)機(jī)會(huì)多。”眾海投資副總裁陳冬東表示。
最明顯的是數(shù)據(jù)的匱乏——由于數(shù)量少或難以訪問，可以用于訓(xùn)練AI醫(yī)療產(chǎn)品的數(shù)據(jù)不足，限制了產(chǎn)品的進(jìn)化。不只沃森，KUKA機(jī)器人電路板維修，這是醫(yī)療機(jī)器學(xué)習(xí)普遍面臨的問題。“雖然我國人口的診療基數(shù)很大，但是合格、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)其實(shí)很少。同時(shí)由于體制和授權(quán)的原因，去獲取這些數(shù)據(jù)的難度和壁壘是很高的。”陳冬東說。
采訪中陳一昕提到，以沃森重點(diǎn)發(fā)展的提供癌癥治療方案的能力來說，用于訓(xùn)練它的肺癌病例其實(shí)只有六百多例。“整體來看，人工智能醫(yī)療領(lǐng)域的絕大部分產(chǎn)品還處在打磨、試錯(cuò)的階段。技術(shù)能力不是一蹴而就的，監(jiān)管體系的建設(shè)、心理障礙的跨越等都需要時(shí)間。醫(yī)療AI的付費(fèi)方也還不明確，從醫(yī)院到患者，付費(fèi)意愿都不強(qiáng)。”他說。
“人工智能和醫(yī)療的結(jié)合，從來不只是一個(gè)技術(shù)問題。”陳冬東說，“誰來付費(fèi)？誰來擔(dān)責(zé)？出了錯(cuò)患者能否接受？再說目前國內(nèi)的人工智能醫(yī)療產(chǎn)品還沒有一家拿到醫(yī)療器械許可證，走不到商業(yè)化那一步。雖然監(jiān)管機(jī)構(gòu)積極推進(jìn)，但面對(duì)這個(gè)新生事物，還是要經(jīng)歷從無到有的過程。”
專家點(diǎn)評(píng)
王金橋 中科院自動(dòng)化研究所 研究員
AI要想進(jìn)化首先需要大量可靠的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，在數(shù)據(jù)有限，庫卡機(jī)器人驅(qū)動(dòng)器維修，且需要人工標(biāo)注的情況下，說AI可以超過高水平的人類醫(yī)生是不現(xiàn)實(shí)的。但也不能否認(rèn)AI醫(yī)療近年來在產(chǎn)學(xué)研的共同努力下進(jìn)步很快。技術(shù)會(huì)服務(wù)于特定場(chǎng)景，人和機(jī)器各有優(yōu)勢(shì)，所以人機(jī)協(xié)同才是AI醫(yī)療的未來。在這個(gè)層面上，既不需要對(duì)技術(shù)抱過高期待，也不能因?yàn)橐稽c(diǎn)負(fù)面消息就全盤否認(rèn)，那都不是科學(xué)的態(tài)度。
但以往媒體一提起AI就容易一驚一乍，連帶著大眾也有了不切實(shí)際的期待，一旦出現(xiàn)不盡人意的情況，再一哄而上踩幾腳。我相信人工智能是能解決問題的，但大家的期待要在合理范圍內(nèi)。