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    IBM擬出售明星業務Watson Health后,AI醫療還能不能碰?

    2021-02-20 17:23 物聯傳媒
    關鍵詞:AI醫療物聯網

    導讀:眼下的AI醫療市場,究竟是一副什么樣的局面呢?

    2月19日,消息傳出IBM正考慮出售旗下Watson Health(沃森健康)部門,意圖精簡公司規模,高度聚焦混合云計算領域開拓業務。

    這不是IBM 第一次在裁員、出售或關閉業務上吸引網絡關注。平心而論,成立于1911年的IBM,在發展達到110年歷程時出現小范圍的戰略調整不足為奇。

    但我們必須承認,醫療服務仍然是一塊商業上尚未被完全發掘的市場,看病難/看病貴、醫療資源緊缺、醫療資源不平均等痛點問題長期存在,對應的市場空間理應是巨大的。而Watson Health作為IBM曾寄予厚望的業務方向,為何要在此時萌生退意?它的故事給業界帶來哪些啟發?眼下的AI醫療市場,究竟是一副什么樣的局面呢?

    在本文中,我們將嘗試梳理這樣的問題。

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    一、“先驅”何以成為“先烈”?

    2014年前后,堪稱是IBM的高光時刻,公司市值在那階段達到了最高峰。

    這樣的背景下,IBM 2014年投資10億美元建立“Watson Group ”,旨在發展人工智能業務以實現向“認知計算”的躍遷升級。2015年4月,IBM單獨成立Watson Health 部門并開始圍繞醫療健康行業展開一系列的布局,包括在兩年內另花費了近40億美元收購醫療影像公司Merge、醫療保健管理公司Phytel、醫療數據公司Truven等。

    那時,Watson在媒體宣傳造勢上可謂拼盡全力。在曼哈頓辦公大樓內,Watson開設了一個極其酷炫的智能演示廳,展示其快速為疑難病癥提供診斷方案的能力。根據暢想,Watson使全世界各地的醫院、診所都有機會接觸到其專業、即時的技術服務(甚至可以幾秒鐘內處理一個棘手的病例),關于減少診斷錯誤,提高就診效率的需求有望得到滿足。

    于是乎,像是全球頂級癌癥研究與臨床診療機構——MD安德森腫瘤中心、美國最大的獨立臨床檢驗中心——奎斯特診斷公司都曾與Watson展開腫瘤疾病方面的合作,期望為醫生及患者提供治療方案建議。

    甚至,Watson曾與醫療設備廠商公司Medtronic合作,通過開發糖尿病管理應用,提前預測患者是否會血糖過低并作出應對建議;以及Watson曾與運動服裝及配件公司Under Armour合作,通過收集并分析運動健身跟蹤硬件的數據,提供健身建議及定制的健康培訓計劃。

    總之在前期的兩三年間,宣傳攻勢下獲得了大多數主流醫療機構和企業的信任,Watson簽署的合作項目肉眼可見增多。

    明顯的轉折發生在2018年。當年5月,業內傳出Watson Health部門將在周內裁掉約50%-70%的員工,虛火的泡沫開始初現端倪。到2019年,媒體指出Watson 的運營舉步維艱,一方面不僅是癌癥治療的初衷難以實現,另一方面難以尋找到立即變現的業務增長點。

    當營銷過度、定位過高、目標過早過大時,卻仍舊要面臨人工智能從技術跨越到市場時的巨大鴻溝,何況圍繞產品的爭論太大、用戶的接受度未能明顯提升、基于隱私醫療數據往往難以獲得、要取得進展需要持續穩定的大額資金投入、公司整體的戰略方向發生變化……總體看來,天時、地利、人和似乎一項都沒占到。

    更不容忽視的是,當IBM在2014年關注投入Watson項目時,在云計算領域卻被微軟Azure、谷歌云、阿里云等玩家超越,發覺錯過了公有云時代后,2019年IBM更愿意斥資340億美元去收購開源軟件企業紅帽(Red Hat),新的目標已經出現:即奪取開放的混合云未來。

    在新愿景的驅動下,2020年10月IBM宣布拆分IT基礎設施部門單獨上市并賦予新的名字,同時使云業務以及硬件、軟件和咨詢服務業務繼續保留IBM名稱進行運營;以及2021年1月關停IBM中國研究院,還有這次擬出售短期內難以盈利的Watson Health。所有事件的行為動機是相似的,Watson Health僅僅6年就成為“棄子”的現實也是可以“理解”的。

    二、微軟、谷歌在健康服務上的嘗試也曾無疾而終

    2019年4月,微軟向用戶發送郵件通知稱,將于當年11月20日正式關閉旗下的健康管理服務產品——HealthVault,并刪除所有相關數據。

    據悉,HealthVault萌芽于2007年,適逢當時美國市場上智能手環、手表等硬件開始進入市場,微軟希望借由HealthVault將個人健康信息采集并形成檔案,以軟件服務的形式面向大眾。

    但由于HealthVault的“淺嘗輒止”,尤其是它并沒有著力去為用戶提供互聯互通的功能體驗,或者尋求醫療機構的支持以確保所記錄的健康信息是有效、可提供決策支撐的,最終導致了HealthVault的價值不突出,便無存在的必要。

    值得一提的是,谷歌立項醫療健康的時間比微軟還早一點,波折也多一點。

    2006年,谷歌開始涉足健康領域,試圖創建健康記錄和數據的存儲庫。但遺憾于各項條件的不成熟,2012年谷歌便終止了首款“Google Health”產品,當時還支持了用戶遷移到微軟的HealthVault服務。

    不過,擁有強如“AlphaGo”這般AI能力的谷歌公司,2018年重新組建成立了Google Health部門,希望再次將不斷發展的AI技術引入醫療健康領域。據了解,谷歌已經開展了數十個合作伙伴關系,持續擴大AI在醫院和診斷設施中的使用范圍。

    三、AI醫療究竟能不能碰?

    近年隨著政策放開及對互聯網+健康醫療的鼓勵,線上輕問診逐漸發展成為比較成熟的服務形態。從商業角度,包括平安好醫生、微醫、丁香園、春雨醫生、好大夫在線等多家互聯網醫療企業都獲得了一次大規模獲客機遇。

    而人工智能在醫療行業的應用,要比互聯網醫療更為復雜,覆蓋到智能問診、醫學影像、智能健康管理、智能醫藥研發、醫療機器人、醫療信息化等諸多類型。

    而且,很多因素促使了行業認為AI醫療在此刻有更大的可行性。

    1. 運用人工智能提高醫療診斷效率的需求沒有消失,甚至比以往更為強烈

    2017年時,HTC研發及醫療總裁張智威博士從現有的醫療模式中歸納出兩大痛點:

    第一,被動式。很多病情總是先由人體感覺到不舒服,去找醫生診斷后才能發現。其間的時間差難以避免,且有些病情在這個時間差內可能會持續發展。

    第二,集中式。當大部分優質的醫療資源集中在大城市、三甲醫院時,就暴露出資源不平均的問題,最終將導致民眾把更多時間和成本花在預約排號、路途交通、等候看診等等方面?;蛘咭驗檫@樣的涌入,三甲醫院的醫生將要承受超負荷的工作,為每位民眾能夠留出的時間仍然不可避免地被縮短。

    聯系起AI醫療公司數坤科技毛新生曾公開表示:“我國每年醫學影像超30%的增長量,遠遠大于每年4%的放射科醫生增長數量,此現象為醫院和醫師帶來巨大壓力。”可以想象出屬于無論從患者端還是醫生端,都需要AI的輔助來更快滿足需求。

    2. 民眾對AI醫療的接受程度繼續增長

    2019年《中國醫學倫理學》期刊上曾刊載一則《患者對人工智能醫療的認知及信任度調查》報告,在對重慶某三甲醫院446名患者現場調查后,結果顯示大多數受訪者認同人工智能醫療會為患者帶來好處(91.26%),同時也會帶來新問題(81.61%)。

    對人工智能應用于臨床醫療,患者接受度和信任度最高的是醫療后勤環節,其次為醫患接觸較少的醫療輔助環節,在做手術等醫療核心環節,人工智能介入的工作越多,占據角色越重,患者接受度和信任度越低。在報告結論中,認為患者對人工智能醫療有一定認知,只是對它的接受和信任處于淺層次狀態。

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    圖片來源:《中國醫學倫理學》期刊,劉伶俐,《患者對人工智能醫療的認知及信任度調查》

    3. 資本市場持樂觀投入的態度

    再看資本市場,近年來對AI醫療的投入并未停止,目前已經走出了一條“V字曲線”。根據動脈橙數據庫數據,2019年,國內AI醫療一級市場全年融資40余次,總融資額38.9億元,較以往呈現的增長不大;2020年在疫情沖擊下,AI醫療行業總計仍有47筆融資,總融資額高達84.8億元,不少公司甚至收獲“一年多輪”。

    到2021年,依然有AI超聲技術開發商深至科技先后在1月宣布獲得GGV紀源資本領投的億元級B輪融資,2月宣布獲得由五源資本領投的近億元B+輪融資,且2020年該公司已經獲得3輪融資,投資方包括了浙商創投、舜懿資本、美年健康等。

    更多的玩家開始走出更為成熟的市場化道路,或是從事醫學影像的科亞醫療、數坤科技、深睿醫療、推想科技、匯醫慧影,或是從事醫療大數據管理的森億智能、從事腫瘤新藥研發的零氪科技等,在AI醫療豐富的細分賽道內,的確存在不少的資本市場“香餑餑”。

    4. 公司醫療業務發展路線比以往更為清晰

    從Watson對腫瘤診斷的操作流程來看,重點包括了:分析患者自身病例資料、分析各種外部醫療數據提供幾種治療方案、以及為各種治療方案排序并指明醫學證據三大步驟。能夠做到Watson的目標,無疑需要大量的真實病例數據,完善的機器閱讀理論體系、以及不屬于技術問題的國家政策、醫院診所機構、醫生以及患者的信任。從這點來說步子邁得確實大了。

    雖然Watson走向了失敗,但正是因為Watson的開創性,很多踩雷的事情可以被規避。大多數的科技公司,從前人的經驗中摸索更適合的發展道路,以期抓住醫療健康領域新的增長機會。

    比如一些企業選擇基于物聯網、云計算、人工智能和大數據技術來做實時的人體健康監測和管理應對,主要實現從被動獲取信息到主動獲取信息,打通前期防護、中期診斷治療,以及后期恢復護理這項長期的過程。

    另外一些企業通過對通信技術、視頻傳輸技術、云計算、人工智能等技術的應用,用于專家會診、教學、科研、手術指導等場景,幫助醫院機構充分調動起異地醫療專家資源,提高病歷診斷、救治效率與效果。

    還有一些企業著力發展AI對于CT影響的輔助篩查能力,以期提升影像科工作效率,減輕醫生負擔,減少誤診漏診。

    更多的方式在短短一篇文章中不能說盡,雖然他們中的大多數還是處于初級階段,但誰又能斷言未來他們之中不會長出AI醫療界的新一位“明星”呢?

    四、結語

    在長期主義的人心中,總是留著這樣一句話:“人們總是高估未來兩年的發展,而低估未來十年的變化?!?/strong>

    而或許,Watson只是在不太適合的時機做了一件看起來夸張的事,但這件事本身是沒錯的。AI醫療的正確性不用贅述,但究竟該以什么樣的定位,什么樣的投入在市場中拼搏,仍然是存活下來的企業們需要思考的問題。

    參考資料:

    AI前線,劉燕,《IBM被曝擬出售昔日明星業務Watson Health,10年醫療夢就此破碎?》

    《中國醫學倫理學》期刊,劉伶俐,《患者對人工智能醫療的認知及信任度調查》