IBM WATSON大規模裁員之後……醫療AI「新」格局

醫趨勢說

前幾天IBM Watson裁員70%在朋友圈瘋狂刷屏，不少人大呼AI泡沫要破，AI風口已過……不禁能從這些言論中看出現代人的焦慮。

樹大招風，Watson的處境很容易被代表成整個醫療AI行業的處境。一些人說了，連IBM這麼大的AI龍頭企業都頻繁地在AI領域摔跟頭，那些AI小公司的處境豈不是更加艱難？

其實不然，即使像IBM這樣的巨頭早已入局，醫療AI產業依舊處於入門階段，但並不妨礙AI的蓬勃發展。Watson大幅裁員最根本的原因是大幅資金投入下並沒有帶來預期的效果，甚至一些項目頻繁失敗，沒能在基礎醫療上發揮相應的作用。那為什麼會出現這一問題呢？

緊扼咽喉：標準化、高質量醫療數據來源成最大痛點

IBM作為一個AI互聯網先驅，在傳統IT行業陷入困境、營收連續十多個季度下滑後，希望通過建立WatsonHealth業務部門進駐醫療AI領域，再次屹立科技的浪潮之巔。

但可以處理自然語言（文字遊戲和異常措辭），甚至在智力問答節目中打敗節目冠軍Watson計算機，想要成功開闢醫療AI戰場並沒有想像中的容易。

IBM的 Watson 計算機在「Jeopardy!」智力問答節目中打敗節目冠軍 Ken Jennings（左）和 Brad Rutter（右）（美聯社照片/賽斯Wenig）

高行業壁壘，難過數據關

作為一家互聯網公司，創新是企業基因，但醫療行業相對保守且技術壁壘較高決定了其對AI大數據的要求更高。

AI作為一個基於海量數據才能得出有價值結論的平台，去哪兒獲取最為真實、最為廣泛的數據是最大的一個難題。費力不說，還費錢。

IBM做了很多努力，通過不斷併購獲取醫療分析數據分析和解決方案：2015年，收購醫療保健管理公司Phytel，獲得健康數據和醫療軟體；2015年8月，以10億美元的價格收購醫療影像公司Merge Healthcare，獲得大量醫學數據和圖像；2016年，以26億美元的價格收購醫療數據公司Truven Health Analytics。

收購使Watson獲得大約3億患者的生命健康數據，但這些醫療數據也並非100%準確，且普遍存在信息「孤島」情況。Watson 還無法在多個數據體（corpora）之間建立連接，很難達到臨床決策所需要的敏感度、特異性和精確度。

這對於不同病患的差異化理解，或多或少都存在一定的局限性。

本地化成難題

2016年，WatsonHealth宣布進入中國醫療市場，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。但效果並不如預想的好。

本土化的研究和診斷，歸根結底，還是需要大量的基礎研究和臨床研究數據做支撐，不然就是空談。雖然Watson已經將已有的12個瘤種都考慮了不同人種的治療差異，但美國腫瘤患者行為與疾病特點與發展中國家有較大差異。如果沒有高質量的本土化的數據作為替代，照搬美國的治療方案有失妥當。

所以，要將其運用於各個國家推廣難度可想而知。

雖然，Watson Health在美國與如克利夫蘭診所和MD安德森癌症中心等頂尖醫療機構合作。但顯然，本該為醫療健康等市場帶來革命性AI改變的Watson Health，並不像宣傳的那樣具有革命性。

沉痛一擊：與MD安德森癌症中心終止合作

MD安德森癌症中心在2013年開始嘗試訓練Watson系統，輔助醫生診斷，給出治療方案。從項目啟動以來，MD安德森已經為此投資超過6200萬美元，巨額的投入並未帶來明顯的收益。

根據美國德克薩斯大學發布的審計報告，M.D.安德森中心與Watson合作項目的重點改變了幾次，開始是側重於一種類型的白血病，然後是另一種白血病，後來又變成了肺癌。最初的計劃是在其他兩家醫院的試驗人員身上測試產品，但最後也沒有實現。

項目並未交付，且錯過了期限，還給MD安德森帶來的巨頭的財政危機。兩家的合作不得不終止。

而醫療的非盈利性屬性，核心是降低成本，提高效率。如果開發運營時間長，綜合成本居高不下，會出現普適性和可及性的推廣難題，無法發揮AI輔助的作用。

所以，Watson與MD安德森終止合作，到如今的裁員從某種意義上來說並不算是醫療AI領域的失敗。畢竟挑了腫瘤這樣複雜又充滿治療爭議的領域打頭炮，真實大數據獲取範圍有限，又面向基層地區，完全替代醫生，短期內很難有所突破。由於Watson低估了開發難度和醫療習慣的力量，IBM自己也承認Waston尚在早期階段。

螺旋式生長：醫療AI、大數據仍將是未來公司戰略趨勢的主戰場

所有科技進步都是螺旋式上升，我們需要帶著長遠的心態去容忍它犯錯成長。雖然醫療AI迅速發展幾年間並沒有出現真正意義上的革命性產品，但毫無疑問的是，AI和大數據仍將是未來大趨勢。並且是所有大中型公司的競爭的主戰場；

如今，幾乎所有的傳統醫療公司都在通過不同的方式轉型，此前，醫趨勢也曾報道過製藥企業轉型情況：輝瑞、羅氏、GSK等巨頭紛紛「下注」AI公司，製藥2.0時代已來？

因為在這個時代，不轉型就會被拋棄並不是危言聳聽。

就中國市場而言：

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。

此外，國家已經把人工智慧發展納入國家戰略，不論FDA還是CFDA都在加快對新技術AI的審批，背靠大樹好乘涼，政策上的加火，都讓醫療AI前景一片光明。

目前，中國已有部分項目在醫療AI領域不斷邁進：

數據整理於網路

雖然從上表來看，醫療AI產品在醫院都只是具體輔助診斷數據，但從醫院數據的驗證上來看，這些產品結果讓人滿意。

如果說，醫療AI的上半場，各家都在打「技術牌」，用以拓展人工智慧技術和應用邊界。

而下半場，打好「產品牌」至關重要，只有提高AI生產效率、獲得高質量的應用數據，保證產品價值的最大化。

退潮之後：「裸泳」的AI公司終會被淘汰

任何新興技術的出現，總會伴隨著大量的泡沫，這是常態。在醫療AI崛起時，14、15年的千家公司如雨後春筍般崛起，16年下半年到2017年上半年無論是企業數量還是投資數額都達到頂峰。

但要知道，在人類技術的叢林法則中，優勝劣汰不可避免。預計到2020年，必將有一大批炒作概念的偽AI公司死在路上，泡沫美化的世界被戳破後，擁有真正解決患者、醫生問題、核心技術數據的偉大公司才會突出重圍。畢竟沒有高質量的數據應用支撐的空談，都為零。

這一切只是時間問題而已。

就像當初外賣軟體的「百團大戰」、共享單車後的「偃旗息鼓」。醫療AI市場乃至任何一個新技術同樣經歷殘酷的競爭。就Watson而言，背靠有錢有技術的IBM，通過裁員縮減成本，陣痛轉型，說不定能帶領醫療AI走向另一個新時代。

與其深陷泡沫、無所適從，不如發展產品落地硬實力。來，讓我們將這杯泡沫一飲而盡，且行且珍惜！

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