這兩日，筆者朋友圈被IBM沃森健康裁員50%-70%的新聞給刷了屏，持各種觀點的均有，說醫(yī)療AI終于褪去神話光環(huán)的，有冷眼看待代理商該如何收場的，有指出醫(yī)療AI巨頭進入國內水土不服的等等。筆者倒是認為，一個新技術行業(yè)在孕育和發(fā)展的過程中，有些泡沫是正常的表現(xiàn)，大浪淘沙，經過了幾輪洗牌還能留在桌上的選手，才是有實力創(chuàng)造有價值的產品的選手。
IBM沃森此次裁員消息，也給國內醫(yī)療AI的同行敲響了警鐘，如何找到應對之策解除“魔咒”，不步前驅的后塵。
一、算法
筆者本以為算法應該是AI領域基礎的門檻，沒有點核心算法不好意思進人工智的圈，但就是有公司可以刷新你的認知。例如某上市公司所謂的人工智能助理支撐的預問診：
如果單看會話讀者還不能反推其運作機制的話，把樹形結構畫出來便清晰了
?這里的AI恐怕只是運用了知識庫和推理機的程序，執(zhí)行通用的診前詢問路徑，收集患者資料以達到節(jié)省人為詢問成本的目的。筆者甚至很懷疑是否有涉及到深度學習給到醫(yī)生臨床決策建議，即使如其在招股書中寫道“數(shù)千萬次在線咨詢相關數(shù)據(jù)記錄，應用到對人工智能助理的訓練過程中”。筆者想請問的是，這些咨詢記錄尚且沒有就醫(yī)生的診斷獲得最終的反饋，又如何能夠用于訓練AI呢？有時候真想吐槽：Talk is cheap, show me your code。
讓我們還原場景：當AI就患者和醫(yī)生的問診記錄，給出診斷建議給醫(yī)生參考，醫(yī)生下處方后，患者或采用了處方建議或者沒有，本輪的醫(yī)患溝通就到此為止，絕大多數(shù)患者是不會再回平臺來反饋，除非用藥無效再來復診，那未復診的那部分數(shù)據(jù)，難道能默認診斷以及建議都是正確的？如果用這樣的數(shù)據(jù)集訓練AI，能有什么樣的效果就不得而知了。
二、數(shù)據(jù)
AI的開發(fā)，需要大量標注過的高質量數(shù)據(jù)，花時間訓練AI，必須要告訴它什么是錯的，什么是對的，這樣通過學習，AI才能成長。而獲得高質量的、經標注的數(shù)據(jù)集，首先需要數(shù)據(jù)源，其次需要醫(yī)生資源的投入。這便樹立了兩個的門檻，一些AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司剛融到幾千萬元投資時十分開心，但也許不到一年就發(fā)現(xiàn)，差不多一半的資金得用在數(shù)據(jù)標注上。這還是在能與醫(yī)院/協(xié)會建立良好合作關系的基礎上，愿意開放數(shù)據(jù)和醫(yī)生資源用于標注數(shù)據(jù)。
這里拿騰訊睿知和廣州市婦女兒童醫(yī)療中心的合作舉例就很典型了，騰訊睿知的醫(yī)學知識圖譜主要來自幾方面，一是權威的醫(yī)學先驗知識，包括書籍、論文以及疾病知識庫；二是來自醫(yī)療服務平臺脫敏患者的健康數(shù)據(jù)和醫(yī)療數(shù)據(jù)。
以診前的智能導診場景為例，只要患者最終去醫(yī)院就診就在這個場景下形成了閉環(huán)，騰訊便能依靠過程中的數(shù)據(jù)去訓練AI，因為患者一旦到了醫(yī)院掛號，醫(yī)生便可以確認本次導診結果是否準確，從而反饋給系統(tǒng)形成有意義的數(shù)據(jù)集。
正如搜狗CEO王小川所說，“今天做人工智能，有很多數(shù)據(jù)或者是服務不是互聯(lián)網(wǎng)公司所擁有的，怎么讓體制內的數(shù)據(jù)資源與代表先進技術能力的互聯(lián)網(wǎng)公司有更好的對接。”這不僅是AI醫(yī)療初創(chuàng)企業(yè)面臨的問題，作為互聯(lián)網(wǎng)巨頭，哪怕你有一個政協(xié)委員的CEO也在思考解決的問題。
三、場景
其實搜狗很早就在醫(yī)療AI這個領域有布局，當用戶輸入自身癥狀，搜狗明醫(yī)在自己構建的知識圖譜基礎上，智能推理出的可能患有的疾病范圍及可能性高低，對應就診科室，以及附近醫(yī)院列表信息。
搜狗切入醫(yī)療AI的原因如果你知道用戶搜索的分布便不難理解，據(jù)筆者了解，搜狗每天存在大量的檢索是跟查詢醫(yī)療相關的內容，不管是疾病、某種癥狀，大概占總搜索量的8-9%，通過互聯(lián)網(wǎng)獲得醫(yī)療的相關信息早已成為用戶習慣。
雖然場景是確立和高頻的，但是搜狗卻面臨一個問題，如何通過服務這樣的用戶需求來獲取正當?shù)纳虡I(yè)回報。因為一旦開放商業(yè)化，若有監(jiān)管疏忽就會被不當投放和推廣，這也是之前搜狗爆出移動醫(yī)療廣告門的原因。百度在這方面做得更絕，索性解散了醫(yī)療AI的團隊，“順其自然”。因為再精確的人工智能搜索結果和利欲熏心的商人比起來也是要敗下陣來的。
騰訊的合作同樣也面臨相同的問題，縱使和醫(yī)院的合作能夠助力醫(yī)療機構提升服務效率，提高患者的就醫(yī)體驗，即對用戶（醫(yī)院）是有價值的，對用戶的用戶（患者）也是有價值的，但從醫(yī)院和患者端都很難收到產品服務費。醫(yī)院的信息化做了那么多年，軟件服務商萬達信息一季度利潤還不到100萬，這就是殘酷的現(xiàn)實。這或許是IBM沃森在國內選擇了代理商的原因，只有手握醫(yī)院關系的代理商才能替IBM規(guī)模化搞定銷售的場景。
如果說騰訊可以說靠著游戲盈利支撐醫(yī)療AI的創(chuàng)新，阿里健康可以通過體系內循環(huán)，出售藥品獲得利潤，那么擺在醫(yī)療AI初創(chuàng)公司面前嚴峻的課題就是如何商業(yè)化。面對這個問題，既不能像阿里健康這樣憧憬著回答：“我們相信，只要有場景，最后一定會有人心甘情愿付這個錢。”也做不到像騰訊這樣有底氣地說：“現(xiàn)階段的首要目標是可以為所有合作伙伴提供能力。”就筆者看來目前醫(yī)療AI的各種困境，商業(yè)化是最終也是最重要的一環(huán)，前面的難題解決了，商業(yè)關過不去也是沒戲。
回到IBM沃森，筆者注意到這次傳聞傳出裁員風波的子公司分布在數(shù)據(jù)、醫(yī)療影像等領域，正是需要巨大資金投入的領域，而像與M.D.安德森中心合作的分道揚鑣，也并非是由于技術缺陷，這在某種程度印證了雙方可能沒有對商業(yè)利益達成一致意見。IBM沃森在攻克了技術難關，獲得了數(shù)據(jù)資源，以及接洽了合適的場景后，很有可能是跌倒在了最后商業(yè)化這個環(huán)節(jié)。
最后說下筆者的對行業(yè)前景的看法，對于那些已經獲得資本關注的公司（尤其是上市公司），希望其能運用已經獲得的資本專心專研技術，而不是炒作概念，透支公眾對于行業(yè)的信任，否則資本和市場會用行動投票。從資本、技術發(fā)展的周期以及政策利好等多方因素來看，AI醫(yī)療的未來依然是機遇大于挑戰(zhàn)，只要找到一兩個穩(wěn)健的合作模式，這個市場依然擁有遠大的前程。
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