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IBM沃森健康大规模裁员 AI医疗“虚火”之下能否回归理性?

首页 » 产业 » 行业 2018-05-28 健康界 赞(2)
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导读
医疗AI巨头IBM沃森规模裁员,AI医疗到底是不是噱头?

医疗AI巨头IBM沃森规模裁员,AI医疗到底是不是噱头?


据外媒消息,IBM沃森健康(IBM Watson Health)自5月24日起将裁掉约50%-70%的员工,包括美国本土和其他一些国家的员工。事实上,近年来沃森布局医疗人工智能的步伐从未停止,但成绩并不显著,有分析人士表示,虽然沃森具有十分广阔的发展前景,但就目前而言,沃森距离真正为IBM创造价值还为时尚早。AI医疗到底是不是噱头?

沃森裁掉“烧钱的无底洞”

据了解,目前沃森大约有7000名员工,此次裁员既有50岁以上的IBM老员工,也有30岁出头的员工。员工普遍认为,此次裁员规模、影响甚大。



一位IBM员工写道,“此次裁员主要为此前收购的多家关联公司,包括Phytel,Explorer,Truven等,他们今天正在裁员50-70%。”这些公司皆为医疗数据分析和解决方案的公司,其中Phytel和Explorer在2014年被IBM收购,Truven则在2016年被IBM以26亿美元的代价收购,Truven是一家封闭型持股公司,主要业务是面向8500余名医疗保健客户,提供基于云的数据管理和分析服务,其中包括医院、保险公司和政府机构等。


此次裁员主要为了削减成本,有金融分析师称削掉的是“烧钱的无底洞”。


沃森前景预估过于乐观


从2012年开始,IBM先后与克利夫兰诊所开展了多项合作,包括共同开发Watson EHR助手,帮助医生从EHR系统中快速剔除无关数据,得到需要的信息;共同推动Watson在基因组学方面的试验;探索Watson临床辅助诊断工具开发等。


近年来,人工智能在医疗领域迅速崛起,沃森借势进入中国医疗市场,他们希望协助医生在慢病管理和肿瘤治疗领域有所建树,包括风险评估及个性化干预、患者管理和用药推荐。其一直被寄予厚望,自推出以来被视为医疗保健领域的标志,有IT媒体评价,大有超越甚至取代医生的之势。


2017年,沃森却频频爆出负面消息,包括沃森与M.D.安德森中心的合作分崩离析;随着IBM营业额暴跌,股价一直摇摆不定,商业分析专家一直质疑,沃森到底何时能够为公司创造出真正的商业价值。


IBM对此曾发表声明,“沃森并不是一个消费类产品,而是一个真正能为产业服务的人工智能平台。沃森目前已经被美国及其他五个国家用于医学诊疗领域。我们已经在6种癌症的诊疗方面对沃森进行训练,今年还会增加8种。除了在肿瘤学领域的应用,全球顶尖25家来自生命科学、IoT设备制造、零售与金融服务等领域的公司,起码有一半在使用沃森提供的服务,包括GM、H&R Block、SalesForce等。”


数据是AI发展的基础,如何获取高质量的数据是大部分AI医疗企业共同面临的问题。为此,IBM收购了许多活跃在医疗大数据处理前线的公司,包括例如Truven健康分析公司、Explorys以及 Phytel,即使与M.D.安德森中心的合作终止了,IBM仍拥有一些关键的合作伙伴,得以进一步访问患者数据。Atrius健康是IBM的合作伙伴之一,其网络覆盖了整个美国波士顿地区的近900个保健医生,双方合作的目的是开发并测试一款基于沃森系统,能从各类笔记、记录和文章中大海捞针般调取出对单个病人至关重要的信息。


事实上,大部分针对沃森的批评,包括与M.D安德森中心的分道扬镳,并非是出于沃森有什么特别的技术缺陷。相反,批评针对的恰恰是IBM之前对沃森前景的过于乐观,而迄今应该取得的成就云云,如今,沃森的医疗AI保健市场占有率未达到预期,又因某些项目失败,负面案例等被媒体评为“烧钱的无底洞”,裁员缩减成本无疑是无奈之举。


AI落地伴随“虚火”


2014年以来,AI医疗逐步被纳入新一代人工智能发展规划的重点,加上"互联网+医疗" 的海量数据支撑、资本对医疗人工智能的青睐,使得国内医疗人工智能领域涌现出一批创业公司,BAT等巨头也纷纷在该领域勾勒版图。据统计,2017年中国AI医疗市场规模已超过130亿元,2018年有望达到200亿元,预计到2025年,人工智能应用市场总值将达到1270亿美元,其中医疗行业将占据1/5市场。


目前AI医疗已走出实验室,逐步落地商业化,但是这仅停留在辅助诊断阶段,还远远没有达到改变医疗模式的程度。“无论是企业数量还是投资数额,AI医疗从2016年下半年到2017年上半年达到顶峰,这种情况在2017年下半年开始发生变化,企业数量出现断层式减少,投资数量减少的同时单笔投资额变大。”亿欧智库分析师尚鞅告诉健康界,AI医疗整个市场已经冷却下来了,投资逐渐变得更加谨慎。融资青黄不接、技术迭代遇瓶颈以及商业模式断裂,任一因素都可能成为压死初创企业的最后一根稻草。


企业前期打“技术牌”,拓展人工智能技术和应用的边界,而下半场应和产业结合,转向打“产品牌”,利用AI提高生产效率,实现模式落地,优化产品实现商业价值最大化。


与此同时,医疗人工智能无法彻底避免的错误和漏洞,会影响人们对其信任度和接受程度,而信任度的培养是一个曲折的过程。在产品达到一定成熟程度以前,面临市场推广的风险。"集成性的产品商业化落地可能会比较直接、快速,云端的产品通过市场教育,周期比较长,但是后劲比较足。"图玛深维创始人兼CEO钟昕在鲸准产业价值峰会上如是说。


除此之外,凡用于临床的医疗人工智能产品,都需要经过CFDA认证。不过,CFDA认可创新性诊断软件的进展缓慢,注册和审批周期长,对于多数企业来讲时间成本较高。而且从监管层面来看,人工智能刚刚应用于医疗健康领域,一些监管政策还有待明确。


据麦肯锡全球研究所预测,大面积使用人工智能诊断疾病可能不会太快发生,即使早已入局的巨头们,也不过是入门级水平,不过这并不妨碍AI的成功渗入,成为医疗的底层技术,就像之前的IT技术一样。在实际应用尚未成熟之时,资本和市场的追逐往往伴随着“虚火”,从资本、技术、商业模式以及政策等多方面来看,AI医疗未来的发展机遇与挑战并存,火势燎原之后,还需要稳健的模式和理性的市场来验证。


(本文综编自医谷、医库等公开报道)



(转化医学网360zhyx.com)



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