IBM的AI医疗走进死胡同:想用NLP解决医学问题,连Bengio也不看好_关于读书的作文400字

2019年08月01日 21:09:41作文网
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  晓查 编译自 IEEE Spectrum

  量子位 报道 | 公众号 QbitAI

  从2011年开始,蓝色巨人IBM在AI医疗上押上了重注,甚至为其AI部门建立了一个华丽的总部。这一切都是为了在AI浪潮中保持自己的领先定位。

然而IBM Watson的医疗技术已经使用了8年,却从未给人留下深刻印象。

 
  然而IBM Watson的医疗技术已经使用了8年,却从未给人留下深刻印象。

  IEEE Spectrum高级副主编Eliza Strick认为IBM Watson医疗雷声大雨点小,前期给了很高承诺,如今却远远没有达成目标。

  在IBM的设想中,Watson的记忆库掌握着各种罕见疾病的知识,可以在几秒内就解决一个棘手的病例。如果Watson能够将这种即时专业知识带到世界各地的医院和诊所,人工智能似乎可以减少诊断错误。

  但是Watson的成果只限于研究领域。IBM试图将Watson应用于医学界的最大挑战之一癌症时,遇到了机器学习方式和医生工作方式之间的根本不匹配。8年承诺未能兑现

  2011年,IBM Watson在智力竞赛电视节目《危险边缘》中战胜两位人类冠军,随后IBM宣布了自己雄心勃勃的计划:未来让Watson成为一名AI医生。IBM还承诺在未来18到24个月的时间里推出首批医疗健康产品。

  实际上,IBM当时宣布的项目并没有产生任何商业产品。

  此后8年中,IBM高调宣扬自己在AI医疗技术上的努力,但是与其他医院、高校合作的AI医疗项目大多数已经失败。

  据IEEE Spectrum统计,从2011年开始,IBM Watson与其他机构合作的25个具有代表性的项目中,仅有5个合作项目推出了AI医疗产品。

IBM还试图通过收购来加强自身,但内部人士表示,收购的公司并没有起太大的作用。

 
  IBM还试图通过收购来加强自身,但内部人士表示,收购的公司并没有起太大的作用。

  从IBM的Watson Health部门出来的产品与曾经设想的AI医生完全不同:它更像是可以执行某些日常任务的AI助手。

  加州大学旧金山分校医学系主任Robert Wachter说:IBM遇到了麻烦。他们把营销放在第一位,产品放在第二位,吊足了人们的胃口,但是项目上马后,又发现这是一个非常难解决的问题。NLP短期解决不了问题

  目前,美国监管机构只批准了少数AI工具用于医院。这些开创性的产品主要是在视觉领域,而IBM却一直致力于用NLP解决医疗问题。

  其他AI医疗公司在研究用计算机视觉分析图像,如X光片和视网膜扫描。但是IBM没有这样分析医学影像的产品,尽管他们在该领域有一个活跃的研究项目。

  除去医疗影像,即便是今天最好的AI也难以理解复杂的医疗信息。用软件对人类医生专业知识进行编码是一件非常困难的事情。正如全世界所看到的,IBM已经在市场上学到了这些痛苦的教训。

  虽然IBM并没有放弃目标,但它的失败已经向技术专家和医生们表明,创建AI医生是多么困难。

2011年Watson在知识问答上的胜利,证明了它在NLP方面的卓越表现。为了玩这个游戏,它必须解析复杂的文字游戏线索,搜索大量的文本数据库,找到并确定最好的答案。

 
  2011年Watson在知识问答上的胜利,证明了它在NLP方面的卓越表现。为了玩这个游戏,它必须解析复杂的文字游戏线索,搜索大量的文本数据库,找到并确定最好的答案。

  “看起来Watson几乎可以理解语言的含义,而不仅仅是识别单词的模式。” 在2011年曾担任IBM 研究院首席医学科学家Martin Kohn说。

  其实早在参加《危险边缘》之前,IBM就已经考虑过AI医疗的可能性。

  大量的患者数据看起来非常适合用于AI医疗研究,特别是当医院和医生开始使用电子健康记录时。

  虽然其中一些数据可以很容易地被机器消化,例如实验室结果和生命体征测量数据,但还有大部分是“非结构化”信息,例如医生笔记和出院记录。这类叙述性文本占到患者记录约80%的内容。

  Kohn认为,Watson强大的NLP能力可以转变为医学理论。Watson可以阅读患者的健康记录以及医学文献的全部内容,包括教科书、同行评审期刊文章、批准药物清单等。通过访问所有这些数据,Watson可能会成为一名超级医生,能够辨别出人类无法看到的模式。

  哥伦比亚大学医学系教授Herbert Chase曾与IBM展开合作,希望Watson能成为一种“临床诊断支持”工具,他们一起研究了一种诊断工具的原型。但是双方从2014年分道扬镳,原因是Chase教授对Watson进展缓慢感到失望。