watson 确实没想到，被吹上天的 IBM Watson 最基本的问题还没解决

IBM打造的肿瘤沃森一直被视为医学AI领域的旗舰产品。当然也有可能是IBM强大的宣传攻势把沃森吹成了旗舰产品。

但实际上呢？面对一系列尴尬，IBM高管自己也不得不承认，沃森博士还处于“婴儿期”。这年头小鲜肉真的是各行各业都吃香。什么是小鲜肉？无非是面子。

当然华生医生也没那么惨。毕竟他还保存着大量的病历和文件。很多医生说沃森在遇到疑难病例时可以帮助他们快速找到相关文献资料；而且因为数据翔实，沃森可以帮助医生更充分地向患者解释治疗方案。

但是，这绝对不是IBM的愿景。人们希望通过人工智能技术征服肿瘤，不仅可以找到目前最合适的治疗方案，而且可以创造全新的治疗方法。不容易啊！

稍微熟悉沃森肿瘤学的人，大概都知道它的基本套路，就是简单的根据患者的信息推荐最合适的治疗方案。(日本电视剧《X博士》最新一集，非常直观的展示了医学AI是如何工作的。)

但就是这样一个过程，问题层出不穷，大部分IBM都没有解决。

第一，沃森博士的推荐是怎么来的，这是一个不清楚的问题。无论是根据数据挖掘计算出来的，还是经过专家训练出来的，都和产品本身有着根本的区别。

现在，沃森的技能来自手工教学，而不是智能数据挖掘。目前承担主要培训工作的专家主要是来纪念Szlonka的Selin医院的。这带来了一系列非常大的问题:

偏见——由于培训专家主要来自美国医院，沃森对其他国家的水土不满意，无论是疾病本身还是政策，比如它推荐给韩国患者的治疗方案，韩国保险都不报销。

滞后——想象一下AI应该可以实时更新最新的学术研究，但其实它的数据库更新还是需要人来操作的，整个过程甚至没有人类医生那么快。

难以本地化——治疗方案带有浓厚的美国色彩，很多不符合当地医疗机构的规范；但是有些本土化尝试面临一个困境，就是如果你把自己医生的知识传递给华生医生，那么华生就会告诉自己的医生，这不是没有必要吗？

2号，这个问题比较大。沃森博士没有通过临床试验的考试。表面上看起来似乎不是很重要，因为反正不会直接介入临床，最终决定的还是医生。但实际上，评价标准的缺失给沃森的应用造成了很大的困难。

首先，沃森博士和人类专家的诊断结果在所谓的一致性上是不稳定的。在一些癌症中，一致性可以高达96%，但有时，例如在丹麦，概率只有33%，因此沃森没有被引入丹麦医院。

其次，即使华生成功向患者推荐了一个方案，这个方案的安全性如何？合规性怎么样？这些都不为人知，也给医生在应用时造成很大的困惑。

第三，一些基本问题没有解决好，比如看病历。沃森在阅读医生写的病历时仍然面临着很大的障碍，许多任务仍然需要在人的帮助下完成。

当然，沃森的贡献是值得肯定的，就是他为知识的普及做出了巨大的贡献。尤其是那些医疗水平差的地区，华生真的很受欢迎。但这并没有改变沃森治疗肿瘤的弱点。

可以肯定的是，IBM没有解决的这些问题，应该不会被其他医疗AI公司解决，即使这些是最基本的问题。说自己解决，肯定是吹牛。

当然，看了这么多沃森博士的困境，我们还是有理由看好未来的。因为即使是那些抱怨华生现状的医生，也坚信医学AI前途光明。那么，这个前景如何实现呢？有一个比较简单的路径:烧钱！

IBM前品牌经理、几本关于IBM的畅销书的作者彼得·格鲁利希说，IBM在20世纪60年代开发的核心产品的成本是当时年收入的11.5倍，如果换算成沃森的投资，至少是1370亿美元。

所以，花吧，还早。

参考:https://www.statnews.com/2017/09/05/watson-ibm-cancer/