腾讯游戏安全中心,IBM的AI医疗走进死胡同:想用NLP处理医学问题,连Bengio也不看好,前列腺高潮

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晓查 编译自 IEEE Spectrum

量子位 报导 | 大众号 QbitAI

从2011年开端,蓝色伟人IBM在AI医疗上押上了重注,甚至为其AI部分建立了一个富丽的总部。这一切都是为了在AI浪潮中坚持自己的抢先定位。



可是IBM Watson的医疗技能现已使用了8年,却从未给人留下深刻印象谷歌play。

IEEE Spectrum高档副主编Eliza Strick以为IBM Watson医疗雷声大雨点小,前期给了很高许诺,现在却远远没有到达方针。

在IBM的想象中,Watson的回忆库掌握着各种稀有疾病的常识,可以在几秒内就处理一个扎手的病例。假如Watson可以将这种即时专业常识带到国际各地的医院mac地址和诊所,人工智能好像可以削减确诊过错。

可是Watson的作用只限于研讨范畴。IBM企图将Watson应用于医学界的最大应战之一癌症时,遇到了机器学习办法和医师工作办法之间的根本不匹配。

8年许诺未能完成

2011年,IBM Watson在智力竞赛电视节目《风险边际》中打败两位人类冠军,随后IBM宣告了自己雄心勃勃的方案:未来让Watson成为一名AI医师。IBM还许诺在未来18到24腾讯游戏安全中心,IBM的AI医疗走进死胡同:想用NLP处理医学问题,连Bengio也不看好,前列腺高潮个月的时刻里推出第一批医疗健康产品。

实际上,IBM其时宣告的项目并没有发生任何商业产品。

尔后8年中,IBM高调宣传自己在AI医疗技能上的尽力,可是与其他医院、高校协作的AI医疗项目大多数现已失利。

据IEEE Spect着rum核算,从2011年开端,IBM Watson与其他组织协作的25个具有代表性的项目中,仅有5个协作项目推出了AI医疗产品。



IBM还企图经过收买来加强本身,但内部人士标明,收买的公司并没有起太大的作用。

从IBM腾讯游戏安全中心,IBM的AI医疗走进死胡同:想用NLP处理医学问题,连Bengio也不看好,前列腺高潮的Watson Health部分出来的产品与从前想象的AI医师彻底不同:它更像是可以履行某些日常使命的AI帮手。

加州大学旧金山分校医学系主任Robert Wachter说:IBM遇到了费事。他们把营销放在第一位,产品放在第二位,吊足了人们的食欲,可是项目腾讯游戏安全中心,IBM的AI医疗走进死胡同:想用NLP处理医学问题,连Bengio也不看好,前列腺高潮上马后,又发现这是一个十分难处理的问题。

NLP短期处理不了问题

现在,美国监管组织只同意了少量AI东西网名吧用于医院。这些开粤语歌创性的产品首要是在视觉范畴,而I腾讯游戏安全中心,IBM的AI医疗走进死胡同:想用NLP处理医学问题,连Bengio也不看好,前列腺高潮BM却一向致力于用NLP处理医疗问题。

其他AI医疗公司在研北京教育考试院究用核算机视觉剖析图画,如X光片和视网膜扫描。可是IBM没有这样剖析医学印象的产品,尽管他们在该范畴有一个活泼的研讨项目。

除掉医疗印象,即便是今日最好的AI也难以了解杂乱的医疗信息。用软件对人类医师专业常识进行编码是一件十分困难的工作。正如全国际所看到的,IBM现已在商场上学到了这些苦楚的经历。

尽管IBM并没有抛弃方针,但它的失利现已向技能专家和医师们标明,创立AI医师是多么困难。



2011年Watson在常识问答上的成功,万和热水器售后电话证明了它在NLP方面的杰出体现。为了玩这个游戏,它有必要解析杂乱的文字游戏头绪,查找很多的文本数据库,找妙笔生花到并确认最好的答案。

“看起来Watson简直可以了解言语的意义,而不仅仅是辨认单词的形式。” 在2011年曾担任IBM 研讨院首席医学科学家Martin Kohn说。

其实早在参与《风险边际》之前,IBM就现已考虑过AI医疗的可能性。

很多的患者数据看起来十分合适用于AI医疗研讨,特别是当医院和医师开端使用电子健康记载时。

尽管其间一些数据可以很容易地被机器消化,例如实验室成果和生命体征丈量数据,但还有大部分是“非结构化”信息,例如医师笔记和出院记载。这类叙述性文本占到患者记载约80%的内容。

Kohn以为,Watson强壮的NLP才干可以转变为医学理论。Watson可以阅览患者的健康记载以及医学文献的悉数内容,包含教科书、同行评定期刊文章、同意药物清单等。经过拜访一切这些数据,Watson可能会成为一名超级医师,可以区分出人类无法看到的形式。

哥伦比亚大学医学系教授Herbert Chase曾与IBM打开协作,期望Watson能成为一种“临床确诊支撑”东西,他们一同研讨了一种诊补血养颜茶断东西的原型。可是双方从2014年各奔前程,原因是Chase教授对Watson发展缓慢感到绝望。

Chase教授仅仅IBM Watson的很多协作者之一,另一名协作者马里兰大学放射学教授以为,AI东西在10年内对医喜耕田的故事第三部生来说是不可或缺的,但他并不信任IBM能完成它们。

他说:“我不以为IBM处于AI技能的最前沿,最令人兴奋的工作发生在苹果、谷歌、亚马逊这些公司。”

2014年,Kohn离开了IBM,他说:“仅仅证明你具有强壮的技能是不行的,还需求向他人证明你能做出有用的东西。”

Kohn一向在等候医学期刊上的论文证明AI可以改进患者的医治作用并节约医疗体系的花费。到现在为止,这类文章宣告的很少,Watson也没有任何成果。

IB插菊花归纳网M初次进入AI医疗范畴

在企图将AI引进医疗时,IBM面临着巨大的应战,它在许多核算范畴现已落后于谷歌、苹果等巨子。IBM需求一些重要的东西才干确保位置。为此,IBM在A腾讯游戏安全中心,IBM的AI医疗走进死胡同:想用NLP处理医学问题,连Bengio也不看好,前列腺高潮I医疗范畴投入很多资金。

2014年,IBM向Watson部分出资10亿美元。2015年,IBM宣告建立一个特别的Watson Health部分,到2016年中期,Watson Health现已收买了四家健康数据公司,总花费约40亿美元。

IBM好像有了让AI进入医疗健康范畴所需的技能、资源和许诺。“将AI用于医疗健康是一项艰巨的使命,这是一项应战,但咱们正在这样做。” IBM认知处理方案和IBM研讨院高档副总裁John E. Kelly说。从2011年开端,Kelly就担任辅导Watson研讨,现在他还担任对Watson Health的直接监督。

他说公司在需求大航海时代ol的时分现已转向:“咱们正在持续学习,所以咱们的产品会跟着咱们的学习而改动。”

IBM的医疗确诊东西便是一个比如,它并没有上市,IBM医疗保健和生命科学研讨副总裁Ajay Royyuru说:“确诊不是咱们要进入的范畴,这是医疗专家们可以做得很好的当地,不管你用AI做得多好,都不会替代人类专家。”

为了找到AI医疗的商业事例,IBM展开了一系列令人目不暇接的项目,针对医疗保健体系中不同参与者:医师、行政人员、稳妥公招行司和患者。

在许多种测验中,IBM尽力让Watson的NLP去了解医疗文本。但蒙特利尔大学核算机教授Yoshua Bengio说,在医靠近大众六走进学文本文件中,人工智能体系无法了解其含糊性,也无法了解人类医师注意到的奇妙头绪。到现在为止,没有人工智能可以到达人类医师的了解和洞察力。

IBM对癌症的研讨是这家公司遇到的首要应战之一。一位肺癌专家Mark Kris标明:“我以为没有人会知道这(完成癌症确诊)会花多长时刻。”他地点的研讨组织早在2012年就和IBM Watson打开了协作。

Kris和其他医师在2015年训练了一个人工智能体系,该体系成为了Watson肿瘤产品。德克萨斯大学MD安德森癌症中心的医师与IBM协作创立了一个名为Watson肿瘤参谋。白血病部分测试了该东西,但它从未成为商业产品。

Watson肿瘤参谋遭受了多方批判。有文章指出Watson肿瘤是无用甚至会供给风险的主张。Kris说他常常听到批判说该产品不是“真实的人工智能”。IBM与MD安德森癌症中心的协作项目花费了6200万美元,最终以失利告终而被撤销。



该项目提醒了机器学习的许诺与医疗保健的实际根本不匹配,在“真实的AI”与当今医师对功能性产品的要求之间存在着距离。

Watson肿瘤经过获取很多癌症患者健康记载和医学文献来学习。IBM期望Watson凭仗其强壮的核算才干,将查看这些记载中的数百个变量,发现人类无法看到的形式。关于肿瘤学家来说,这听起来像癌症护理方面的潜在打破。关于IBM来说,它听起来就像一个巨大的产品。

Watson很快就学会了怎么阅读临床研讨的文章并确认根本成果。但它不会像医师那样阅览文章。医师是从文章中提取信息,用来改动他们的医治办法。

而Watson的思维是依据核算数据,所以它能做的便是搜集有关首要成果的核算数据。“但医师不这样做。”

例如,在2018年,FDA同意了一种新癌症药物,它对一切体现出特定基因骤变的肿瘤都有用。人类医师会主张每个肺癌患者都承受这种基因检测,但Watson不会依据有55名患者中4名肺癌患者改动定论。腾讯游戏安全中心,IBM的AI医疗走进死胡同:想用NLP处理医学问题,连Bengio也不看好,前列腺高潮

与现有医疗体系规范不符

Watson无法从医疗文献中新的病历事情提取出自己的见地,这仅仅它失利的第一步。研讨人员还发现,它也无法像预期的那样从患者的电子健康记载中发掘信息。

研讨人员让Watson研讨白血病患者的健康记载。在一份2018年宣告于The Oncologist的论文中,该团队陈述说,依据Watson的肿瘤学专家参谋在从医疗记载中的文本文档中提取信息方面取得了不同程度的成功。在处理确诊等清晰概念时,app下载准确度从90%到96%不等,但对依赖于时刻的信息(如医治时刻线),准确度仅为63%至65%。

不仅如此,IBM完成AI超级医师的愿望还遭受了另一重冲击:研讨人员意识到,Watson无法将新患者与之前发现躲藏形式的癌症患者进行比较。IBM原本期望AI可以富大龙饶敏莉女儿仿照他们的专家肿瘤学家的才干,使用之前的成果和经历,为新患者拟定医治战略。

但医疗保健体系现在的规范并不鼓舞这种实际国际的学习。AI体系的主张依据它在医疗记载中发现的形式 ,可是假如没有科学研讨的严格控制,这种发现只会被以为是相关性,而不是因果关系。

IBM以为医疗保健的规范有必要改动,才干让AI完成其悉数潜力并转化为医学。

肿瘤专家不信任

依据风闻报导,IBM在美国寻觅其Watson肿瘤产品的买家时遇到了费事。一些肿瘤腾讯游戏安全中心,IBM的AI医疗走进死胡同:想用NLP处理医学问题,连Bengio也不看好,前列腺高潮学家说他们信任自己的判别,并不需求沃森通知他们该做什么。有人说Watson仅仅主张他们很清楚的规范医治办法。

在曩昔的几年水母里,与IBM协作的医院已开端宣告关于W合适女生开的车atson肿瘤相关经历的研讨。

在印度,Manipal归纳癌症中心的医师对638例乳腺癌病例中,Watson与专家医治主张的共同率为73%。Watson在韩国Gachon大学Gil医疗中心体现更差,该医院为656名结肠癌患者供给的最佳主张,只要49%与专家相匹配。

Watson Health也有一些成功事例。IBM与北卡罗来纳大学的协作伙伴在2017年宣告了第一篇关于Watson for Genomics有用性的论文中,参与该研讨的32%的癌症患者,Watson发现了人类从未发现的潜在重要骤变。

Watson Health的故事是一个警示,每个人都喜爱雄心勃勃,可是没人期望被放鸽子。

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