IBM受质疑，国内外巨头纷纷布局AI医疗

近年来，人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深。然而新事物的发展注定要背负人们严格的标准和考验，这不AI医疗界的“网红”——IBM Watson就迎来了人红是非多的困扰……

甚至可以说，在AlphaGo出世前，IBM Watson一直是人工智能的代名词，而且一直被视作医疗AI领域的旗舰产品。但是最近，“IBM Watson到底能不能治病？”的疑问更多的出现在媒体报端，IBM Watson到底怎么了？

IBM Watson的“里程碑”和“黑暗时刻”

自从2011年在《危机边缘》一战成名后，IBM Watson就成了人工智能发展史上一座里程碑，和IBM的深蓝一样，只要回顾AI历史，Watson和深蓝都是不可忽略的名字。

得益于IBM对Watson的品牌和市场推广不遗余力，从咨询转型为医疗后更是如此，提出“认知计算”的口号，在IBM的认知解决服务方案中，Watson医疗占了很大一块，与政府、医院、药企和其他健康机构倾力合作。

2013年，IBM与世界顶级的肿瘤治疗与研究机构——MD安德森癌症中心宣布合作，用Watson辅助医生开展抗癌药物的临床测试。在当时看来，一扇新的大门正在对人类敞开，门后是AI与现代医疗结合的无限可能。对此，福布斯发表了题为《在 MD安德森癌症中心，IBM Watson解决了临床测试难题》（“IBM's Watson Now Tackles Clinical Trials At MD Anderson Cancer Center”）的社论。

而前不久福布斯的新文章，标题则是 《Watson是不是一个笑话？》（"Is IBM Watson A 'Joke?'"）。而MD安德森，也中断了与IBM的合作。

与此同时，IBM医疗部分发生大规模裁员，随后又爆出Watson给出错误的治疗方案。外媒Gimodo的一篇报道中，更是直言Watson“一无是处”。研发方面，单是2015年，IBM在Watson上的投入就是150亿美元。现在，6年过去了，几百亿美元砸下，而Watson的前景却似乎越来越糟。

MIT科技评论对IBM的AI医疗项目与“野心”进行了梳理，呼吁各方以平常心看待。文章的观点可概括为：“Watson近几年进展缓慢、难堪大用，究其原因，是有许多医疗行业客观存在的桎梏因素，比喻数据匮乏、昂贵。而我们当年对Watson以及它所代表的人工智能技术期望过高，甚至脱离实际，也是造成如今失望的原因之一。”

于是，业内流传着这样一个认知：AI能革新医疗，但IBM Watson可能无法做到这一点。

国内外巨头纷纷布局医疗人工智能

当下人工智能发展趋势不可阻挡，对医疗的革命只是时间问题，不会因为受到IBM Watson质疑而停滞不前。如你所见，科技巨头和资本巨头都在积极布局智能医疗产业，大批专注细分领域的初创公司也蓄势待发。

谷歌在糖尿病、神经性疾病诊疗和医疗器械的研究方面发力，谷歌deepmind与英国国家健康体系（NHS）合作共同开发新技术；微软发布了面向个人的健康管理平台，整合不同的健康及健身设备搜集的数据，苹果、Facebook等公司也通过设立医疗健康部门、开发医疗健康类应用、收购医疗健康类初创企业等方式，逐步踏入医疗健康行业。

除了科技巨头纷纷进场，初创公司也大批出现，专注智能医疗细分领域。仅2013年以来，美国至少有100家初创企业已小有成就，其中医疗影像与诊断成为初创公司业绩增长最快的领域。致力于药物研发的企业利用人工智能技术降低了药物开发成本；一些初创类企业运用人工智能技术，针对心血管病、糖尿病等特定病症制订了手机终端应用及可穿戴设备。

数据显示，全球人工智能风险投资已经从2012年的5.89亿美元，增至2016年的50多亿美元。预计到2025年，人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中，医疗人工智能行业将占市场规模的五分之一。

我国人工智能医疗发展虽然起步稍晚，但是热度不减。数据显示，2017年中国人工智能医疗市场规模超过130亿元人民币，并有望在2018年达到200亿元人民币。

我国人工智能医疗企业聚焦的应用场景运用领域

第一，基于声音、对话模式的人工智能虚拟助理。2018年6月21日，腾讯公司开放旗下首款人工智能医疗产品“腾讯觅影”辅诊平台，该辅诊引擎能辅助医生诊断、预测700多种疾病；广州市妇女儿童医疗中心主导开发的人工智能平台可实现精确导诊、辅助医生诊断。

第二，基于计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断。腾讯人工智能实验室专家姚建华介绍，目前人工智能技术与医疗影像诊断的结合场景包括肺癌检查、糖网眼底检查、食管癌检查以及部分疾病的核医学检查、核病理检查等。中山大学中山眼科中心开发的糖尿病眼病快速诊断系统，能通过阅读影像资料快速出具人工智能诊断报告。

第三，基于海量医学文献和临床试验信息的药物研发。目前我国制药企业也纷纷布局人工智能领域，人工智能可以从海量医学文献和临床试验信息等数据中，寻找到可用的信息并提取生物学知识，进行生物化学预测，据预测该方法有望将药物研发时间和成本各缩短约50%。