能否靠機器人醫生 Waston IBM成功轉型之路?

作者:機器之能   |   2017 / 10 / 07

文章來源:雪球   |   圖片來源:Jayroz


IBM 宣稱,僅憑一台機器 (IBM Watson) ,他們就可以對付最令人類頭疼的疾病,還將引發醫學業界的新一輪革命。即便對於具傳奇色彩的美國公司 IBM 來說,這種承諾也是非常大膽的。

為了推廣自己的標誌性品牌 — Watson,IBM 決定以獨特的創造力來吸引全球的目光。沒過多久,他們就鎖定了一個極具話題性的目標:癌症。

可是在 IBM 把 Watson 賣給用戶,並開始為全世界的醫生推薦最佳癌症治療方案的三年之後,來自 STAT 的一項調查卻發現,Watson 似乎並沒有達到當初 IBM 所承諾的效果。Waston 還艱難地徘徊在學習不同癌症的區別的基礎階段。目前,僅有少數醫院採用了這套系統,對於想獨占這塊價值數十億美元蛋糕的 IBM 來說,無疑還有很長一段路要走。此外,一些國外醫院的內科醫生也抱怨稱,Watson 給出的建議帶有針對美國患者和美國治療方案的傾向。

從韓國到斯洛伐克再到美國南佛羅里達,STAT 全球性範圍地考察了 Watson 在腫瘤病領域的應用情況、市場規模以及表現性能。記者採訪了很多醫生、IBM 的管理人員以及人工智慧領域的專家,也採訪了一些熟悉這套系統底層技術和部署的研發人員。

調查結果顯示,為了增加收益,IBM 並沒有充分評估 Waston 在全球醫院範圍內部署所產生的挑戰,而是推出了一款不夠成熟的產品。儘管 IBM 將 Watson 著重用於癌症治療領域,但是他們卻並沒有發表任何學術論文來介紹這項技術將如何影響內科醫生和患者。此外,Watson 的缺點也逐漸暴露在了醫生和研究人員的面前。這些人表示,儘管該系統在有些方面不錯,但是它依然是個半成品。

韓國癌症專家 Taewoo Kang 博士曾使用過 IBM Waston 產品,他表示:「Watson for Oncology (IBM Watson 針對腫瘤病治療推出的服務) 還處於早期階段,我們還需等待並積極參與產品性能的提升,希望能夠藉此幫助 IBM 改進自己的技術。」

本質上,Watson for Oncology 使用了基於雲端技術的超級電腦來處理海量的數據 — 包括醫生的診斷記錄到醫學研究結果再到臨床治療指南。然而,Waston 系統給出的治療建議卻並不是通過洞察這些數據所產生相應的見解。相反,它們完全由人類監督訓練而成,人們手動為 Watson 輸入訊息,教它如果給具有不同特徵疾病的患者提供治療方案。

IBM 負責人承認,雖然 Watson for Oncology 已經開發了六年,但是這個項目仍處在起步階段。不過他們也表示,系統的性能正在快速改進,在今年年底,系統將可以對 12 種癌症問題提供治療建議,覆蓋全球癌症病例的 80%。他們表示,這可以節省醫生的時間,保證患者能夠得到最高質量的護理。

IBM 全球 Watson 健康總經理 Deborah DiSanzo 說:「我們現在可以看到很多真實的案例,患者們告訴我們說『聽了 Watson 的建議我現在感覺舒服多了』。他們的這番話讓我感覺從事這項事業是非常值得的,因為它正在給患者和醫生更好的體驗。」不過,與 IBM 這番對 Watson 神乎其技的描繪相比,我們需要明白,其實這台超級電腦的能力十分有限。

IBM 宣傳 Watson for Oncology 最誇張的地方在於,系統可以借助人工智慧技術,處理海量的數據來產生新的理解和新的功能,就像他們的銷售代表所說的「甚至它還可以產生癌症治療的新方法」。但是,STAT 卻發現,系統根本不會創造新的知識,而且其所謂的人工智慧也僅僅停留在最基本的水平上。

儘管 Watson 通過贏得電視節目「Jeopardy」而變得家喻戶曉,但是其程式卻類似於一款 1700 年代的下棋機器人「Mechanical Turk」。雖然效果讓觀眾眼花繚亂,但實際上背後是有一個人類在進行操控,可是這件事卻不為人知。

以 Watson for Onclogy 為例,上述那些「幕後人類操控者」其實就是美國紐約著名的 Memorial Sloan Kettering 癌症中心裡的外科醫生們。這裡的醫生被授權可以將自己的建議輸入 Watson,即便這些建議並不是很成熟。

部分公眾以及一些使用過 Watson for Oncology 的醫院其實都還不了解它的真實能力。數據工程師與醫生們煞費苦心花了六年時間,才僅僅讓 Watson 學習了 7 種癌症,這還沒完,他們還要持續不斷地向系統更新相關知識。

Memorial Sloan Kettering 中心負責訓練 Watson 的主管 Mark Kris 博士表示:「老實說,對 Watson 持續進行更新是一件很麻煩的事情。」他強調道,最近,每次癌症大會發表完研究成果之後,全球對每個轉移性肺癌患者的治療方案就會改變一次。「要知道,改變認知計算系統並不像轉硬幣那麼簡單,」他說,「你必須要輸入文獻,輸入案例才行。」

IBM 極力希望借助 Watson 從過去的硬體製造商,轉型成結合雲端計算與尖端人工智慧技術的新公司。不過,即便 Watson 已經介入了銀行業、製造業等領域,它也未能阻止 IBM 營收連續 21 個季度下滑的頽勢。就在上個季度,營收甚至還比不上去年同期 IBM 認知解決方案部門 (該部門基於 Watson 打造,力圖成為 IBM 未來一切業務的核心) 的收入。

IBM 回應了 STAT 的質疑,表示 Watson 在醫療衛生和其他方面任然保持著上升的勢頭。到目前為止,Waston 已經成為了 IBM 價值 200 億美金智慧分析產業的「一個重要部分」。醫療衛生是 Watson 的關鍵業務之一,IBM Watson 健康部門僱傭了 7000 名員工,並將這個市場在未來幾年中的估值判定為近 2000 億美金。金融服務領域被估值 3000 億美金,被認為能夠超越前者,成為公司未來的核心業務。

目前看來,Watson 不僅僅是 IBM 這家全球著名公司賴以轉型的機遇,也對於全球醫療行業的變革也有著重要影響,它是當下利用人工智慧技術探索最佳疾病預防及治療方案的最勇敢的嘗試。用 IBM 負責人的話說,該系統的遠期目標是實現醫療知識民主化,如此一來,無論每個患者身處何處抑或是收入如何,都能夠獲得最好的醫療護理。

不過,話雖如此,在癌症的實際治療中 Watson 卻走得步履艱難。

STAT 之所以針對 Watson for Oncology 進行調查,是因為它才是其臨床護理業務最為長遠的目標,儘管 Watson 也有對基因訊息進行分析、為患者提供對應臨床解決方案的功能。除了上述功能以外,Watson 還可以做其他工作,比如完善預防醫學工作、閲讀醫學圖象等等。

不同醫院的醫生對 Watson for Oncology 的依賴程度有所不同。部分擁有較少專家的醫院會更多地借鑒 Watson 給出的建議,而其他的則會把它置於二線,像律師助理一般,主要做一些現有知識的研究工作。

在費用方面,醫院會為患者向 Watson for Oncology 和 Watson 的其他服務支付費用。據 DiSanzo 表示,具體的金額會根據醫院購買的產品數量來恆定,從 200 美元/每人到 1000 美元/每人不等。系統有時候會產生諮詢費用,使用電子醫療記錄資源是非常昂貴的。在那些沒有將自己醫療記錄連入 Watson 的醫院中,多數時候都必須手動輸入患者的訊息。

在佛羅里達州 Jupiter 醫療中心,這項工作落在了護士 Jean Thompson 身上,她每週要花 90 分鐘時間將數據錄入電腦。當錄入成功之後,只要她點擊「詢問 Watson」這個按鍵,機器就會給出治療患者的建議。

就在不久之前的一個早晨,Watson 對一位 73 歲老年肺癌患者的建議並不盡如人意,系統向患者推薦了醫生早已認定不能使用的化療療法。不過腫瘤學家 Sujal Shah 博士卻在和同事討論完之後表示,Watson 的治療建議「還不錯」。

他隨後表示,Watson 提供的醫學期刊等背景訊息對他很有幫助,給他更多的信心,認為使用特殊的化療方案是個好主意。不過,系統並沒有直接幫他做出這個決定,也沒有告訴他任何新的東西。

Jupiter 是美國僅有的兩家使用了 Watson for Oncology 的醫院之一。該系統在印度和東南亞的用戶更多一些。那裡的很多醫生表示 Watson 幫助他們節省了時間,並且也讓更多患者得到了有質量的治療。但是,他們同時也認為,在面對不同醫療問題和社會經濟環境的客觀條件下,Watson 的精確度和總體上的能力還是有所侷限性。

儘管 IBM 在近年來積極進行推廣,Serena Williams、Bob Dylan、Jon Hamm 等名人都曾為 Watson 高調宣傳,但是公司高層卻並不總是持樂觀態度。在面對 STAT 的採訪時他們承認,系統目前面臨著很多挑戰,需要更好地整合電子醫療記錄以及獲取更多的真實患者數據才能找到合適的模式,進而給出最好的治療方案。

「隨著 Watson 變得更加智慧,它可以通過更加自動化的方式為人們提供建議,到時候我們直接啟動開關便能得到答案。」在今年 8 月上旬離開公司的前 IBM 健康副主管 Andrew Norden 博士說道,「就像我說的一樣,你肯定會感覺到,這的確非常困難,而且需要細緻入微的工作才能完成。」

但是,這種「細緻入微」卻與 IBM 在銷售 Watson 時所進行的精心描述有所不同。在 Watson for Oncology 的設計過程中,並沒有一個獨立的第三方研究機構來進行監督。IBM 並沒有將自己的產品向外界的科學家或者是臨床實驗展示,也沒有請他們來評估 Watson for Oncology 的效用從而並給出建設性的意見。

雖然在過去,公司不願外界介入自己產品研發的情況也存在,但是 IBM 與此還有所區別,因為 Watson for Oncology 還未完成開發,就已經部署在全世界了。

韓國一位風險投資人兼研究者 Yoon Sup Choi 寫了一本有關醫療衛生中的人工智慧的書,其中提到,IBM 在其將系統賣給醫院之前並沒有被監管機構要求在韓國或者美國進行臨床試驗。考慮到醫院已經開始使用這個系統,再去進行臨床試驗似乎也不太可能改變目前的現狀。

「這很冒險,不是嗎?」Choi 說,「如果臨床試驗的結果不是特別好,那麼對於整個 IBM 來說絶對是個壞消息。」

Pilar Ossorio 是威斯康辛大學法學院的法律與生物倫理學教授,她表示,Watson 應該受到更加嚴格的約束,因為它在扮演著治病救人的角色。「作為一個倫理學和科學問題,你有必要在開始執行之前證明你所做的是安全且有效的,」她說。Norden 反對上述要求 IBM 在商業化 Watson 前需要進行臨床試驗的聲音,他強調,很多在市場上大賣的藥物也沒有接受隨機對照試驗。

「難道曾經有針對空降兵的降落傘進行隨機試驗嗎?」他問道,「顯然沒有。因為裡面存在著很強的直覺性。所以我認為,通過獲取最佳訊息來進行醫學決策的可行性是顯而易見的。」

IBM 方面表示,從申明可以看到,他們已與產業界和同行評審期刊進行合作研究,並展示了數據。有部分醫生認為,他們不需要去看更多的研究來瞭解這個系統是否有價值。「在未來,人工智慧肯定會在所有醫療領域施展拳腳。」韓國嘉泉大學 Gil 醫療中心負責營運 Watson 項目的 Uhn Lee 博士說道。「就像我說的,如果這種改變不可避免,那麼為什麼我們不早點開始呢?」

到目前為止,唯一能看見的 Watson for Oncology 研究只有會議摘要。完整結果還沒有在同行評議雜誌上發表 — 在作者名單上可以發現,每一項研究不是付錢找人負責,就是由 IBM 自己的員工領導,當然也有二者合作完成的。大部分非常積極的結論都顯示,Watson 節省了醫生的時間,並且其給出的結果和醫生的治療建議也高度契合。

「契合度」的調查由 Watson for Oncology 絶大多數的公開研究所組成。醫生們會詢問 Watson,讓它給出大量治療不同病人的建議。然後,人們將所得到的建議與腫瘤學家給出的進行比較。在一份來自丹麥的未發表調查中可以看到,人機診斷的一致度只有大約 33% — 所以醫院決定不夠買這套系統。然而在其他國家,Watson 對有些癌症的診斷契合度竟然可以達到 96%。話雖如此,但即便表明了 Watson 的判斷與醫生一致,也只能證明它有能力勝任現有的治療方案,而不是說它就可以改進它們。

IBM 高層表示,雖然照目前看來還遙遙無期,但是他們正在推進研究檢驗這種影響會如何施加在醫生和患者身上。

對 Watson 的質疑已經開始出現在公眾的視野,包括最近一篇 Gizmodo 上的頭條文章「為何人人都在反感 IBM Watson — 包括那些助力創造它的人。」最轟動的一次發生在二月份,當時隷屬於德克薩斯大學的 MD Anderson 癌症中心取消了自己同 Watson 的合作關係。

本質上講,MD Anderson 聯盟負責了早期 Watson 在醫療健康領域的開發。Houston 醫院曾是 IBM 的第一批合作夥伴,當時他們使用該系統來創造自己的腫瘤專家建議系統,和 IBM 當時正與 Memorial Sloan Kettering 聯合開發的系統類似。但是後來這個項目因為內部超支、延誤以及管理不善等原因而告終。從統計來看,MD Anderson 失敗之前在該項目上投入了 3 年時間,花費了近 6000 萬美金,其中有一大部分花銷來自聘請諮詢師。

對此,醫院拒絶做出任何回應。但是該項目前主管 Lynda Chin 博士在她關於這一話題的首次採訪中向 STAT 透露了她當時遭遇的挑戰。Chin 在 MD Anderson 項目失敗之前離開了公司,後續審計表明,在她的領導下,項目曾有幾項違反採購規則的行為。

據 Chin 透露,Watson 的技術的確十分強勁,但是要在醫療健康領域有所功效卻是異常困難的一件事。她和自己的團隊遭遇了大量困難,其中有一些至今也沒有被 IBM 在 MD Anderson 或其它地方的團隊攻破。

當時團隊遇到的第一個重大挑戰與機器處理特異性醫療記錄有關:縮寫、人為錯誤、速記、以及不同人的記錄風格。「教一個機器去閲讀一份記錄遠超任何人想像,」她說道。她的團隊在這個問題上花費了大量時間,力圖讓 Watson 能夠從醫療記錄中提取有價值的訊息,用於自己的診斷結果。

Chin 表示,在臨床應用中部署該系統也非常具有挑戰性。和醫藥業一樣,即便在醫生的指導下,作為機器的 Watson 要為人類患者提供治療建議也會帶來很多複雜的問題。比如,如何檢驗數字治療建議機器人的安全性,如何確保機器人是按照規章行事,以及醫生和護士在日常工作中應該如何與其合作。

「重要的是,」Chin 說,「我們應該建立怎樣的環境才能確保醫藥行業最重要的原則不被打破呢,這個原則是『機器人的決定不能對人造成傷害嗎?』」

於是最後,該項目陷進了一個更大的泥潭:即便你可以讓 Watson 理解不同患者的情況並給出相應的治療建議,但是要獲得足以顯著提升治療水平的知識,又應該如何從足夠多的資源那裡獲取足量的患者數據呢?

Chin 表示這的確非常困難。Watson 沒有一個可以獲取源源不斷患者數據的網路資源。「你可能只有 1 萬個肺癌患者,這個數字其實沒有很大。」

她繼續說道,如果能有更多患者數據的話,就可以從中找出模式 — 不同類別的患者數據可以找到不同的特徵,這對針對性治療與精確用藥很有幫助。但是如果不能擴大現有數據集,上述願景是無法實現的。

IBM 告訴 STAT,Chin 的工作與 Watson for Oncology 的開發沒有關係,Watson for Oncology 在前期是經 Memorial Sloan Kettering 中心的癌症專家驗證過的。IBM 表示,Watson for Oncology 能夠從患者數據中提取並歸納出最重要的內容,之後臨床醫生會對其進行驗證。

通過這種方式,人們可以獲得更多的數據來提升 Watson 的性能,效果顯著。另外,IBM 與醫療健康出版商 Elsevier 和分析研究公司 Doctor Evidence 都有合作關係。

到目前為止,五大洲內已經有超過 50 家醫院或技術公司認可 IBM,並將 Watson for Oncology 用於治療病人。此外,也有其他人在使用 Watson 的基因與臨床試驗產品。

但是,IBM 在與 Memorial Sloan Kettering 中心進行的合作中所催生的產品卻為雙方帶來了麻煩。目前,IBM 已經用精心編輯的申明和誤導性的市場行銷對此進行了掩蓋。

韓國人 Tae-hyun Cho  (右) 在 Gachon 大學 Gil 醫療中心與腫瘤學家查看Watson for Oncology 系統上的醫療訊息

在新聞發佈會中,IBM 僅將 Memorial Sloan Kettering 描述為 Watson 系統的訓練者,並給予了高度評價。畢竟,有誰能比全球最好的癌症中心的醫生更好地訓練這個系統呢?

但是,有一些醫生卻表示,Memorial Sloan Kettering 的訓練給系統參入了偏見,因為他們放入 Watson 的治療建議與世界上其他地方的醫生工作不符。

在同樣的臨床問題下,醫生們可以 (其實經常如此) 不同意 Watson 給出的最佳建議,無論是推薦手術,或者是化療,抑或是更換治療方案。這些被否定的方案一般會在首次治療失敗之後,在第二或者第三論治療中被使用,因為在這種情況下,支持某種治療方案的證據度變弱了,一切都變得比較模糊。

對此,IBM 高層在營銷和採訪中都否定了這個悖論,他們淡化了這個問題。在接受 STAT 的採訪時,DiSanzo 明確否認 Memorial Sloan Kettering 中心的參與為系統參入了任何偏見。

她表示:「我們使用的數據都已經剔除了所謂的偏見。」這裡的數據指的是患者的數據和數以百萬計的論文和研究成果。

但她的這番話與 Watson for Oncology 的實際情況不符。 (IBM 後來稱,Dizanzo 其實指的是總體上的 Watson。)

Watson for Oncolog 本質上是 Memorial Sloan Kettering 癌症中心的便攜式系統。它的治療建議完全建立在醫生所提供的訓練的基礎上,即醫生決定著 Watson 制定建議所需的訊息,也決定著它究竟該給出何種建議。

當用戶向 Watson 尋求建議時,這個系統還會搜索已發表的文獻,利用一些相關研究與背景訊息來使自己有據可依,其中一些文獻出自 Memorial Sloan Kettering 癌症中心。但其建議本身則來自該院醫生的訓練,而非搜索來的文獻。

Memorial Sloan Kettering 癌症中心的醫生承認對 Watson 存在影響。Andrew Seidman 是該中心訓練 Watson 的主要成員之一,他說道:「我們非常樂意插入我們的偏見,因為我認為它建立在前瞻性隨機試驗所得出的最佳結果的基礎上,而這個結果頗富經驗。所以這個偏見十分的『沒有偏見』。」

Seidman 表示,醫院會十分謹慎地使訓練保持在以臨床證據為依據的狀態,但若它偏離了這個狀態,系統仍舊會給出建議。他說道:「我們希望癌症護理得以民主化,而不願看到醫生由於在罕見的癌症方面臨床因經驗不足而束手束腳。我們想要分享這個知識庫。」

最近,在曼哈頓上東區舉行的 Watson 訓練討論會中,系統的開發過程得以全面展示。現場有 STAT、Seidman 帶領的 Memorial Sloan Kettering 醫生團隊,以及一些訓練 Watson 治療膀胱癌的 IBM 工程師。五位 IBM 工程師坐在桌子的一側,他們對面是三位腫瘤學家 — 一個專攻手術,一個專攻放射,還有一個專攻化療與靶向藥物。

討論幾分鐘後,大家提出了一個問題,面對那些已經經歷了六輪化療但仍有癌症的患者來說,應該給他們推薦怎樣的治療方案呢?這種情況下的選擇餘地其實如同支撐那些方案的證據一般稀少。

Watson 應該建議進行根治外科手術來切除膀胱嗎?腫瘤學家 Tim Donahue 博士強調說,照他的經歷看,這種手術鮮有能治癒患者的,而且對提升患者的生存機率可能性也不大。

那如果讓患者接受化療與放射的組合式治療可行嗎?

當 Watson 給出建議時,會以不同顏色來區分優先級,建議度最高為綠色,可選方案為橙色,不推薦方案呈紅色。但是,在真實的臨床情況下,要對方案分級其實很困難。

腫瘤學家 Marisa Kollmeier 博士表示,這正是整個 Watson 系統進行診斷的一大難題。「在缺少證據的情況下,你完全不知道是否應該推薦某種方案。我們並沒有一個隨機試驗去支撐每個決定。」

不過現在,醫生的任務就是提前做好備案,所以他們考察了一系列臨床病例。有些案例中可以找到很多證據來支撐治療決定,但是更多的卻並非如此,充斥著由於患者特異性而帶來的不可避免的變數。

這次會議僅僅是長達數月研究中的一次,該研究力圖將加速 Watson 在膀胱癌診斷中的應用。其中一些重要的會議涉及到了將 Memorial Sloan Kettering 中心的真實患者數據錄入 Watson,然後醫生才能通過反覆訓練來增強 Watson 的學習能力。但是這些訓練並不是讓 Watson 根據患者的最終情況來決定自己的診斷建議,相反,Watson 會基於 Memorial Sloan Kettering 中心內科醫生的選擇來作出自己的判斷。

在一些使用 Watson 的機構那裡,由於 IBM 方面未澄清上述癌症中心在背後的工作,人們會產生一些困惑。有些人還以為他們得到的建議是來全球範圍內其他醫生給出的。「就像我們跟患者們說的一樣,這就像是另一次診斷,不過是在世界範圍內進行的。」Jupiter Medical Center 中心的的胸腔腫瘤醫療主管 K. Adam Lee 博士在 STAT 六月份的採訪中表示。

「的確是世界範圍的,」醫院的腫瘤護士 Kerri Ward 補充道,「它來自臨床數據庫中的 300 份腫瘤期刊。目前為其提供臨床訊息的是國家臨床數據庫、各類期刊、教科書以及 Sloan Kettering 癌症中心。」

美國新澤西州的 Hackensack Meridian Health 中心目前正在使用 Watson for Oncology,其 CEO Robert Garrett 表示,Watson 使用的數據來自全球。「如果你是一個結腸癌患者,據我所知,他們的數據庫中存有全球範圍不同醫生對內結腸癌的不同治療方法,同時也有不同階段結腸癌最有效的治療方法。不過上述人均無法清楚地講出了 Watson for Oncology 的工作方式。

其它一些國家考察過 Watson 的醫生告訴 STAT,Memorial Sloan Kettering 中心在這裡扮演的角色讓他們無法正常工作。丹麥和荷蘭的研究者說,在他們的國家沒有醫院使用 Watson,因為系統的建議過於偏向美國醫生的喜好了。

荷蘭阿姆斯特丹大學附屬醫院 Academic Medical Center 流行病副教授 Martijn van Oijen 表示,雖然 Memorial Sloan Kettering 中心擁有全世界最頂尖的專家,但是他們並不能壟斷癌症治療技術。「這是一家有著和世界其他醫院不同治療方法的美國醫院,這一點不好。」他說。van Oijen 參與了國家發起的評估類似 Watson 的系統的計劃,他堅信人工智慧可以用於幫助癌症醫生。

丹麥一家醫院的腫瘤學家稱,當他們發現當地醫生對 Watson 給出的治療建議的一致度僅有 33% 時,他們便放棄了該項目。

「我們已經同 IBM 進行了一次討論,並告訴他們其系統在全球化語境中非常受限,基本來說,就是他們把過多精力放在了美國的相關研究上,而沒有太多考慮更廣泛的國際情況,如歐洲和世界其他地方的研究,」Leif Jenson 博士說,他是哥本哈根國王醫院的主管,該醫院有腫瘤科。

如果一些國家的醫生曾在美國進行過訓練,或者他們的治療方式類似於 Memorial Sloan Kettering 中心的醫生,那麼 Watson for Oncology 對他們來說就是有用的。

台灣的治療方式就和美國一樣,所以 Watson 在這裡給出的建議就是有用的,台北醫學大學癌症中心副主管 Jeng-Fong Chiou 表示。今年七月,他們已開始將 Watson for Oncology 用於患者治療。

但他同時也表示,台灣患者和美國患者之間還是存在差異。為了最小化副作用,台灣患者的用藥劑量一般會小一些。所以當他們的腫瘤醫生在開藥時一般會對 Watson 給出建議做些許調整。即便是在 Memorial Sloan Kettering 就診的豐富人群也不能代表全世界的多樣性。威斯康辛大學法學教授 Ossorio 強調,因此用於訓練 Watson 的那些數據沒有考慮經濟和社會問題,它們不適用於那些貧困國家的患者。

「需要進一步研究的是不同種族、性別與階層之間的差異,」她說,「我們正將社會差異不加區分地摻入進去,同時我們也在生成偏見,即便它們不那麼明顯,不太容易被人發現。」

有時候,Watson 會做出和醫生差異巨大的決定,其依據的理由可能完全與科學無關,比如醫保問題。在韓國 2017 乳腺癌大會的一張海報上可以看到,研究人員報告稱,Watson 最常給乳腺癌患者開出的治療方案,其費用國家醫保制度完全無法覆蓋。

IBM 表示,為了提高 Watson 的性能,他們已經組建了一支國際諮詢團隊,來收集輸入數據。同時他們也表示,系統可以對治療的實際情況,藥物有效性的差異以及財政情況等多方面進行考量,此外,IBM 最近也引入了新工具,用於幫助用戶更快且更低成本地適應 Watson。

Memorial Sloan Kettering 中心在接受 STAT 的採訪時表示,訓練 Watson 的數據中包含了國際性的期刊,比如 Lancet、European Journal of Cancer、Annals of Oncology 和 BMJ。「就像我們在所有癌症研究領域做的那樣,我們將繼續觀察、研究如何讓 Watson for Oncology 的治療變得國際化。我們將與 IBM 合作優化這個系統。」該中心如此表示。

為了適應自己的病人,有些國家的醫院在對該系統進行本地化,他們向其添加本地的治療數據。泰國 Bumrungrad International Hospital 醫院 Watson for Oncology 項目負責人 Nan Chen 表示,他們的腫瘤學家在治療胃癌的時候使用的是日本的標準,而非美國。

但是他同時也表示,那裡的醫生會認為這種本地化是多餘或者不必要的:他們交給 Watson 治療方案,然後在治療過程中聽到 Watson 給出同樣的方案,這不是明顯多餘嗎,他們不感興趣。

「我們的醫生表示,這些治療方法本來就是我們的,我們自己很清楚,」Chen 說,「你不需要輾轉一圈,將這些方法輸入 Watson,然後讓 Watson 來告訴醫生他們在醫院應該使用什麼治療方案。」

Chen 說,這樣經過本地化的系統的確非常好,但是對於一家蒙古醫院的腫瘤專家來說,卻完全沒有任何用處。

UB Songdo Hospital 醫院,Chen 的公司是該醫院的最大股東,醫生們幾乎 100% 地按照 Watson 給出的建議來治療病人。那些過去本應該接受全科醫生 (沒有或者有一點點癌症訓練的醫生) 治療的病人,現在也可以得到頂級專家的意見了。

Chen 表示,「這正是 IBM 所暢想的那種場景。」在韓國,釜山國立大學醫院肺癌腫瘤學家 Warwoo Kang 博士提出了另一個 Watson 需要解決的重要問題。到目前為止,Watson 可以為自己診斷建議提供支撐證據,但是它不能解釋對特定患者給予特定治療建議的理由。

Kang 表示,有時候他會針對一個癌症還未擴散到淋巴結的患者的情況向 Waston 尋求建議,Watson 會給他推薦一種叫 taxane (紫杉烷) 的化療藥物。但是他說,這種療法一般只有當癌症已經擴散道淋巴結才會使用。然而,為了支撐自己的治療建議,Watson 會向 Kang 提供研究材料,證明 taxane 對於治療癌症擴散到淋巴結的患者是有效的。

於是,Kang 產生了疑惑,不明白為什麼 Watson 會給他推薦一個他平時不會對患者使用的藥物,而不告訴他原因。

IBM 健康部門發言人 Louisa Roberts (左) 與默克總經理 Oliver Maschinsky (右)  於芝加哥召開的 2017 ASCO 會議中的 Waston 展位前。

在各種聲音中,世界上還有部分使用 Watson 的醫生堅持認為,人工智慧將來一定會變革醫療健康事業。他們表示,臨床醫生正在獲得很多實在的好處 — 節省了寶貴的搜索文獻時間;可以更好地教育患者;削弱了臨床治療中的層級差異,讓那些需要證據支持的治療不再成為干擾因素。

在台灣,Chiou 表示 Watson 可以立即從治療某種疾病的知識庫中調出「最佳數據」 — 比如生存率 — 這可以方便醫生,無需專門詢問系統去搜索比較每種可能的治療方案。

不僅如此,Watson 也可以為患者提供訊息,幫助他們更好的認識自己的病情,韓國 Gil 醫學中心負責 Watson 項目的醫生 Lee 表示。以前,醫生會向患者解釋不同的治療選項。而現在,內科醫生可以給患者一個由 Watson 準備好的內容詳盡的訊息包,裡面包含了可能的治療方案以及相關的科學文獻。患者可以自行對這些方案進行研究,甚至可以不同意醫生給出的治療方案。

Lee 表示:「這是那些最重要且頗具影響力的改變之一。」

此外,Watson 還可以讓醫生用數據而非資歷說話。在 Gil 醫學中心,患者坐在一間屋子中,裡面有五位醫生以及 Watson,屏幕上顯示著「Watson 中心」。Lee 表示,Watson 的出現深刻改變了醫生的決策過程,讓過去那種憑資歷說話的現象少了很多。

Watson 可以讓年輕醫生方便、快速地接觸到那些可能證明其前輩判斷是錯誤的數據。這些數據可以顯示在屏幕上,比如在推薦的治療方案旁附帶生還率等等。在這種有證據支撐的情況下,如果資深醫生還要強行執行另一種治療方式,那麼會顯得很丟臉,Lee 說道。

印度 Manipal 醫院的 S.P. Somashekhar 博士表示,儘管 Watson 對直腸癌和乳腺癌患者的建議會根據地域而有所區別,但是這些都是極少數的情況:對於大部分患者,系統會比對由醫院腫瘤科給出的治療建議 — 一般而言,一支 20 人組成的內科醫生團隊會花一週來研究患者的病例,然後用 1 小時來進行討論。

這意味著,Watson 可以在很短時間內就完成 20 名醫生需要 1 周時間才能完成的任務。「這非常珍貴,而且具有很高價值,」Someshekhar 表示,「我們的內科醫生不可能去討論所有的案例。我們每就一個案例展開討論會導致錯過另外五個案例的討論。」儘管這些優勢十分顯著,但是它們缺乏能夠預測和根除疾病的突破性發現。

IBM 高層表示,這不意味著 Watson 就不能完成這些壯舉。Watson for Oncology and Genomics 的前副主管 Norden 說,最終的目標是將臨床試驗數據和真實患者數據結合,以便 Watson 可以開始憑藉自己的力量找出最佳治療方案。

「我個人相信,我們可以更好地測量以及報告患者的症狀,並且這些數據將會愈發重要,」他說,「對今天的癌症問題來說,我不認為有任何系統可以不借助人類專家的幫助就能開始對患者進行治療診斷。」

對 IBM 而言,更大的問題是,醫療健康事業是否能見證人工智慧的革命呢?究竟誰會推動它呢?

一位前 IBM 僱員表示,公司會成為其市場成功的受害者 — 因為設置不切實際的期望會掩蓋真正的成就。

「IBM 應該放棄癌症治療,」IBM 前品牌經理 Peter Greulich 表示,他已經寫了關於 IBM 的歷史以及現代挑戰的書。「他們讓市場失控,失去了建立、製造一個產品的規則。」

Greulich 稱,IBM 需要為 Watson 投入更多的資金並僱傭更多的人。他表示,在上世紀 60 年代,IBM 能以其年收入 11.5 倍的資金來開發其大型電腦以及一系列至今還能提供大量收益的業務。

如果今天要以同樣的比例來投資 Watson 的話,IBM 需要大約 1370 億美金。「為此,IBM 只有回購股票才行,」Greulich 說。

IBM 在一份申明中稱,是他們創造了人工智慧市場。他們很高興看到隨著 Watson 的成長,有很多新的業務得以發展,並在過去的三年中,其價值已經超過了 200 億美金。「Facebook 和 Amazon 需要超過 13 年才能有 200 億美金的的增收。」

自從 Watson 在 2011 年「Jeopardy」比賽中出現以後,已經有成百上千家公司開始使用人工智慧技術開發醫療健康產品,包括許多創業公司,IBM 也會面對產業巨頭的強勁挑戰,比如 Amazon、Microsoft、Google 以及 Optum division of UnitedHealth Group。以 Google 的 DeepMind 為例,其開發的程式「AlphaGo」於去年 3 月擊敗了圍棋世界冠軍。

儘管 DeepMind 遭遇了隱私問題,但它仍選擇與倫敦的醫院合作來學習如何檢測眼部疾病,並加快了對於頭頸部癌症的靶向治療進程。

同時,Amazon 成立了一個健康護理實驗室,來探尋從電子健康記錄中挖掘數據的機會,並有望開發出虛擬醫生助理。

最近,一家名為 Jefferies 的金融公司在報告中指出,IBM 的競爭力正在飛速下跌。他們總結道:「看起來,IBM 在這場人工智慧的人才爭奪戰中處於下風,並有可能面臨愈發激烈的競爭。」

這篇報告雖然並不針對 Watson 的健康護理產品,但它確實表明,由於 Watson 的實施伴隨著高昂的諮詢成本,它的潛在客戶正慢慢對該系統敬而遠之。報告還指出,Amazon 的工作清單是 IBM 的 10 倍,而最近 IBM 在收購 Truven 後,並未與一些承包商續約。去年,Truven 以 26 億美元的重金獲得了一億病例的訪問權限。

IBM 在聲明中稱工人合同已經終止,並且正在為馬薩諸塞州劍橋市的 Watson Health 及其他單位廣納賢人,在美國開設了 5000 多份崗位。

不過,那些腫瘤領域的相關人員表示,Watson for Oncology 的前景仍頗具挑戰性。Kris 表示,這個系統有實現改善並能保證更多病人得到專業治療的潛力。但 Watson 還處於初級階段,在現實世界僅僅是一名初學者。

Kris 說道:「沒有人願意聽到這個消息。他們唯一想聽的就是『Watson 便是答案』。人們希望 Waston 不僅能夠物美價廉,還可以人性化。」

雪球》授權轉載

【延伸閱讀】

喜歡這篇文章?加入你的S夾!

雪球
「雪球」是一個社交投資網絡,它有網頁版(xueqiu.com)和手機客戶端。用戶可以通過雪球:
● 訂閱股票、封基、ETF,全方位收取新聞、公告和用戶討論
● 通過自選股功能查看股票漲跌
● 通過持倉盈虧功能管理個人投資組合
● 和其他投資者實時交流互動
雪球的最新文章
More

社群熱門分享排行榜
本週
本月
追蹤股感的社群