IBM沃森健康大規模裁員 AI醫療「虛火」之下能否回歸理性？
醫療AI巨頭IBM沃森規模裁員，AI醫療到底是不是噱頭？
據外媒消息，IBM沃森健康(IBM Watson Health)自5月24日起將裁掉約50%-70%的員工，包括美國本土和其他一些國家的員工。事實上，近年來沃森布局醫療人工智慧的步伐從未停止，但成績並不顯著，有分析人士表示，雖然沃森具有十分廣闊的發展前景，但就目前而言，沃森距離真正為IBM創造價值還為時尚早。AI醫療到底是不是噱頭？
沃森裁掉「燒錢的無底洞」
據了解，目前沃森大約有7000名員工，此次裁員既有50歲以上的IBM老員工，也有30歲出頭的員工。員工普遍認為，此次裁員規模、影響甚大。
一位IBM員工寫道，「此次裁員主要為此前收購的多家關聯公司，包括Phytel，Explorer，Truven等，他們今天正在裁員50-70%。」這些公司皆為醫療數據分析和解決方案的公司，其中Phytel和Explorer在2014年被IBM收購，Truven則在2016年被IBM以26億美元的代價收購，Truven是一家封閉型持股公司，主要業務是面向8500餘名醫療保健客戶，提供基於雲的數據管理和分析服務，其中包括醫院、保險公司和政府機構等。
此次裁員主要為了削減成本，有金融分析師稱削掉的是「燒錢的無底洞」。
沃森前景預估過於樂觀
從2012年開始，IBM先後與克利夫蘭診所開展了多項合作，包括共同開發Watson EHR助手，幫助醫生從EHR系統中快速剔除無關數據，得到需要的信息；共同推動Watson在基因組學方面的試驗；探索Watson臨床輔助診斷工具開發等。
近年來，人工智慧在醫療領域迅速崛起，沃森借勢進入中國醫療市場，他們希望協助醫生在慢病管理和腫瘤治療領域有所建樹，包括風險評估及個性化干預、患者管理和用藥推薦。其一直被寄予厚望，自推出以來被視為醫療保健領域的標誌，有IT媒體評價，大有超越甚至取代醫生的之勢。
2017年，沃森卻頻頻爆出負面消息，包括沃森與M.D.安德森中心的合作分崩離析；隨著IBM營業額暴跌，股價一直搖擺不定，商業分析專家一直質疑，沃森到底何時能夠為公司創造出真正的商業價值。
IBM對此曾發表聲明，「沃森並不是一個消費類產品，而是一個真正能為產業服務的人工智慧平台。沃森目前已經被美國及其他五個國家用於醫學診療領域。我們已經在6種癌症的診療方面對沃森進行訓練，今年還會增加8種。除了在腫瘤學領域的應用，全球頂尖25家來自生命科學、IoT設備製造、零售與金融服務等領域的公司，起碼有一半在使用沃森提供的服務，包括GM、H&R Block、SalesForce等。」
數據是AI發展的基礎，如何獲取高質量的數據是大部分AI醫療企業共同面臨的問題。為此，IBM收購了許多活躍在醫療大數據處理前線的公司，包括例如Truven健康分析公司、Explorys以及 Phytel，即使與M.D.安德森中心的合作終止了，IBM仍擁有一些關鍵的合作夥伴，得以進一步訪問患者數據。Atrius健康是IBM的合作夥伴之一，其網路覆蓋了整個美國波士頓地區的近900個保健醫生，雙方合作的目的是開發並測試一款基於沃森系統，能從各類筆記、記錄和文章中大海撈針般調取出對單個病人至關重要的信息。
事實上，大部分針對沃森的批評，包括與M.D安德森中心的分道揚鑣，並非是出於沃森有什麼特別的技術缺陷。相反，批評針對的恰恰是IBM之前對沃森前景的過於樂觀，而迄今應該取得的成就云云，如今，沃森的醫療AI保健市場佔有率未達到預期，又因某些項目失敗，負面案例等被媒體評為「燒錢的無底洞」，裁員縮減成本無疑是無奈之舉。
AI落地伴隨「虛火」
2014年以來，AI醫療逐步被納入新一代人工智慧發展規劃的重點，加上"互聯網+醫療" 的海量數據支撐、資本對醫療人工智慧的青睞，使得國內醫療人工智慧領域湧現出一批創業公司，BAT等巨頭也紛紛在該領域勾勒版圖。據統計，2017年中國AI醫療市場規模已超過130億元，2018年有望達到200億元，預計到2025年，人工智慧應用市場總值將達到1270億美元，其中醫療行業將佔據1/5市場。
目前AI醫療已走出實驗室，逐步落地商業化，但是這僅停留在輔助診斷階段，還遠遠沒有達到改變醫療模式的程度。「無論是企業數量還是投資數額，AI醫療從2016年下半年到2017年上半年達到頂峰，這種情況在2017年下半年開始發生變化，企業數量出現斷層式減少，投資數量減少的同時單筆投資額變大。」億歐智庫分析師尚鞅告訴健康界，AI醫療整個市場已經冷卻下來了，投資逐漸變得更加謹慎。融資青黃不接、技術迭代遇瓶頸以及商業模式斷裂，任一因素都可能成為壓死初創企業的最後一根稻草。
企業前期打「技術牌」，拓展人工智慧技術和應用的邊界，而下半場應和產業結合，轉向打「產品牌」，利用AI提高生產效率，實現模式落地，優化產品實現商業價值最大化。
與此同時，醫療人工智慧無法徹底避免的錯誤和漏洞，會影響人們對其信任度和接受程度，而信任度的培養是一個曲折的過程。在產品達到一定成熟程度以前，面臨市場推廣的風險。"集成性的產品商業化落地可能會比較直接、快速，雲端的產品通過市場教育，周期比較長，但是後勁比較足。"圖瑪深維創始人兼CEO鍾昕在鯨准產業價值峰會上如是說。
除此之外，凡用於臨床的醫療人工智慧產品，都需要經過CFDA認證。不過，CFDA認可創新性診斷軟體的進展緩慢，註冊和審批周期長，對於多數企業來講時間成本較高。而且從監管層面來看，人工智慧剛剛應用於醫療健康領域，一些監管政策還有待明確。
據麥肯錫全球研究所預測，大面積使用人工智慧診斷疾病可能不會太快發生，即使早已入局的巨頭們，也不過是入門級水平，不過這並不妨礙AI的成功滲入，成為醫療的底層技術，就像之前的IT技術一樣。在實際應用尚未成熟之時，資本和市場的追逐往往伴隨著「虛火」，從資本、技術、商業模式以及政策等多方面來看，AI醫療未來的發展機遇與挑戰並存，火勢燎原之後，還需要穩健的模式和理性的市場來驗證。
(本文綜編自醫谷、醫庫等公開報道)
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