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IBM 沃森健康疯狂裁员70%原因何在

生意场 2018-06-04 09:43:55 来源:虎嗅网

  世界知名AI公司IBM Watson在5月24日传出其医疗部门进行了大幅度裁员,范围覆盖北卡罗来纳州、德州、密西根州、俄亥俄州和科罗拉多州多处办公室,规模占总员工比例50%至70%(因为过程不透明,还有当事人猜测是80%)。这场裁员发生的非常突然,行业内一片哗然,众多媒体以“医疗AI泡沫破灭”来形容这次悲剧。

  事实是这样的吗?

  IBM Watson过去四年整体业务收入基本平稳,而医疗部门在过去几年大肆收购了医疗分析公司Explorys,医疗管理软件公司Phytel,医学影像软件公司Merge Healthcare和云医疗数据存储及分析公司Truven。这些公司也是本次裁员的重灾区。

  但不可忽视的事实是,IBM2016年和2017年一直在裁员,裁员人数高达数万人。在这样的背景下,本次Watson Health的裁员没有那么突兀。我们也没有必要大惊小怪。

  IBM究竟在医疗AI领域碰到了哪些困难呢?

  一、Watson是IBM的天之骄子

  Watson起源于1997年IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫。2014年初,IBM投资10亿美元专门建立“Watson Group (沃森集团)”。Watson在2015年4月成立了Watson Health部门,之后收购了大量医疗数据公司,为今日裁员埋下了伏笔。

  IBM最近几年正在经历转型期,整体收入下降的非常严重(参见下图)。认知解决服务方案是IBM五大业务收入板块之中毛利最高的领域,收入自2014年至2017年分别为197亿、178亿、182亿、185亿美元,在IBM总收入的占比也在不断上升。

  认知解决服务方案中,主要包括了Watson平台、Watson医疗、Watson物联网(Internet of Things)。其中Watson物联网主要应用在汽车、家用电器、能源设施、保险、制造业和零售六个领域,跟宝马、惠而浦、霍尼韦尔等公司在不同领域探索AI解决方案,仅2018年二季度就获得7.8亿美元,在美国各大科技公司中领先。

  考虑到IBM目前这种状态,经常性裁员也就不足为奇,IBM称裁员为“资源行动”(Resource Action,RA),却被内部人称为“定期踢屁股”(Routine Asskicking,RA)。

  二、Watson医疗部门碰到的挑战

  裁员是企业转型时经常发生的事情,但作为朝阳行业的医疗AI,为什么也被裁员了呢?Watson Health确实碰到一系列的挑战,其中最惹人注目的是与知名肿瘤专科医院MD Anderson合作失败。

  Watson2012年与MD Anderson签署协议,共同开发肿瘤专家顾问(Oncology Expert Advisor)。2016年11月德州大学审计办公室对该项目出具48页审计报告,终止了继续合作。主要原因是:

  1.肿瘤专家顾问研究方向不确定:一开始定位于白血病,后来转向肺癌。因为该项目对研究方向处于评估阶段,项目投入和方向多次变化。

  2.电子病历系统对接:肿瘤专家顾问是基于MD Anderson老系统训练的,在开发期间,MD Anderson更换了电子病历系统。新电子病历系统与IBM系统不能对接。

  3.肿瘤专家顾问没有成功推广到其他医院:MD Anderson给了普华永道两千三百万美元,让后者做了一份商业计划,将肿瘤专家顾问推广到其他医院并产生收益。但其他医院对此缺乏兴趣。

  4.预期收益没实现:MD Anderson在整个项目上花费了六千两百万美元,却没有见到回头钱。

  简而言之,MD Anderson项目中止是因为理想和现实差距太大,投入过高没有收益。

  IBM Watson让MD Anderson帮助训练自己的AI,还能赚这么多钱,这种商业模式也就在国外跑的通。在中国,应该是IBM Watson给医院倒找钱才对。

  但Watson Health并不是所有项目都失败,另外一家与MD Anderson齐名的肿瘤医院Memorial Sloan-Kettering Cancer Center也在和Watson合作,研究肿瘤辅助系统。美国临床肿瘤学会(ASCO)每年都会发布该系统的研究进展,自2014年以来,在肿瘤多个领域都证明了AI可以提升临床决策和科研水平。

  ASCO2017年显示该系统已经运用于超过55家医院,分布在美国、中国、印度、泰国、韩国等多个国家。美国佛罗里达州的Jupiter Medical Center在2017年2月宣布引入该系统用于本院肿瘤疾病诊治。而且Watson还被用于药物研发和基因研究等多个领域。

  MD Anderson的项目失败并不意味着医疗AI就一无是处了。

  三、医疗AI为什么遭遇裁员待遇

  IBM目前日子难过,砍掉不创造收益的部门也情有可原。同样,医疗AI碰到很大挑战也是实情。这些挑战主要原因在于:

  AI技术实现难度

  深度学习对于规则明确的事物学习速度较快,像围棋这么复杂的游戏,只要规则明确,AI就能战胜人类高手。但是医学很多边界和规则是不清晰的,医学有很多问题自己还没有研究清楚,更不可能期望AI就能搞明白这些问题。而且医疗复杂程度远远高于普通行业,比如磁共振的成像原理跟CT和X光不一样,所以深度学习较为困难,国内做磁共振影像AI的非常少。因此,AI在金融、教育等行业落地应该都会比医疗行业快。

  2.高质量医疗数据难以获得

  医疗机构数据的结构化和电子化水平不高,导致用于训练AI算法的标记过的高质量医疗数据较为稀缺。算法用特定数据集训练完成后,是不是能适用于其他医疗数据来源的诊断,也未可知,因为医疗数据标准化程度较低。比如训练好的AI,是不是能够诊断不同机器产生的不同影像数据(因为不同厂商的机器都有差异),还需要探讨。理论上,不断的积累数据,算法会愈加精准,但在实践中,这个问题还不好说。

  3.医学伦理问题

  我们日常误诊漏诊其实很多,但是有明确的医疗责任主体承担责任。如果是AI漏诊误诊,那么责任应该是由谁来承担呢?这个问题搞不清楚,就算是AI诊断水平比普通医生高,推广起来也很难。

  4.监管难题

  AI作为新事物,监管机构如何管理和审批还需要摸索。美国FDA在2017年批准了第一个基于云端的心脏影像算法,是AI监管的重大突破。但总体而言,如何监管AI仍然是一个难题。

  5.新技术的抵触

  医疗AI技术目前宣传概念过多,有些概念吹得太大有误导,导致大家对于AI的未来存在不同意见。就医疗AI而言,宣传替代医生会导致现有医疗从业人员的反弹和抵制,而且新事物让现有行业人员接受也需要时间。

  6.缺乏盈利模式

  目前AI应用前景广阔,但谁来买单仍是障碍。安防领域的AI是政府买单,所以你会发现所有AI公司都跟政府走的很近,是个2G的商业模式。但医疗AI受限于医疗行业本身限制,希望找到支付方是件非常困难的事情。

  7.长期资金的耐心

  医疗AI投入周期长,产出不明确,但前景良好。需要有耐心的资本长期投入,才能产生价值,这个对投资人也是挑战。

  IBM Watson的裁员不是医疗AI的灾难,我仍然长期看好医疗AI的未来。但投资人也需冷静,急功近利的心态希望快速投出独角兽会导致企业动作变形。未来医疗AI将迎来洗牌期,能够熬下去的团队才能笑到最后。

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文章关键字: 沃森健康
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