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IBM拟出售明星业务Watson Health后,AI医疗还能不能碰?


作者:露西 来源:物联传媒 2021-02-22 13:54:57 填写您的邮件地址,订阅我们的精彩内容:

摘要:眼下的AI医疗市场,究竟是一副什么样的局面呢?

关键词:AI[931篇]  医疗[2098篇]  物联网[22515篇]  

2月19日,消息传出IBM正考虑出售旗下Watson Health(沃森健康)部门,意图精简公司规模,高度聚焦混合云计算领域开拓业务。

这不是IBM 第一次在裁员、出售或关闭业务上吸引网络关注。平心而论,成立于1911年的IBM,在发展达到110年历程时出现小范围的战略调整不足为奇。

但我们必须承认,医疗服务仍然是一块商业上尚未被完全发掘的市场,看病难/看病贵、医疗资源紧缺、医疗资源不平均等痛点问题长期存在,对应的市场空间理应是巨大的。而Watson Health作为IBM曾寄予厚望的业务方向,为何要在此时萌生退意?它的故事给业界带来哪些启发?眼下的AI医疗市场,究竟是一副什么样的局面呢?

在本文中,我们将尝试梳理这样的问题。

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一、“先驱”何以成为“先烈”?

2014年前后,堪称是IBM的高光时刻,公司市值在那阶段达到了最高峰。

这样的背景下,IBM 2014年投资10亿美元建立“Watson Group ”,旨在发展人工智能业务以实现向“认知计算”的跃迁升级。2015年4月,IBM单独成立Watson Health 部门并开始围绕医疗健康行业展开一系列的布局,包括在两年内另花费了近40亿美元收购医疗影像公司Merge、医疗保健管理公司Phytel、医疗数据公司Truven等。

那时,Watson在媒体宣传造势上可谓拼尽全力。在曼哈顿办公大楼内,Watson开设了一个极其酷炫的智能演示厅,展示其快速为疑难病症提供诊断方案的能力。根据畅想,Watson使全世界各地的医院、诊所都有机会接触到其专业、即时的技术服务(甚至可以几秒钟内处理一个棘手的病例),关于减少诊断错误,提高就诊效率的需求有望得到满足。

于是乎,像是全球顶级癌症研究与临床诊疗机构——MD安德森肿瘤中心、美国最大的独立临床检验中心——奎斯特诊断公司都曾与Watson展开肿瘤疾病方面的合作,期望为医生及患者提供治疗方案建议。

甚至,Watson曾与医疗设备厂商公司Medtronic合作,通过开发糖尿病管理应用,提前预测患者是否会血糖过低并作出应对建议;以及Watson曾与运动服装及配件公司Under Armour合作,通过收集并分析运动健身跟踪硬件的数据,提供健身建议及定制的健康培训计划。

总之在前期的两三年间,宣传攻势下获得了大多数主流医疗机构和企业的信任,Watson签署的合作项目肉眼可见增多。

明显的转折发生在2018年。当年5月,业内传出Watson Health部门将在周内裁掉约50%-70%的员工,虚火的泡沫开始初现端倪。到2019年,媒体指出Watson 的运营举步维艰,一方面不仅是癌症治疗的初衷难以实现,另一方面难以寻找到立即变现的业务增长点。

当营销过度、定位过高、目标过早过大时,却仍旧要面临人工智能从技术跨越到市场时的巨大鸿沟,何况围绕产品的争论太大、用户的接受度未能明显提升、基于隐私医疗数据往往难以获得、要取得进展需要持续稳定的大额资金投入、公司整体的战略方向发生变化……总体看来,天时、地利、人和似乎一项都没占到。

更不容忽视的是,当IBM在2014年关注投入Watson项目时,在云计算领域却被微软Azure、谷歌云、阿里云等玩家超越,发觉错过了公有云时代后,2019年IBM更愿意斥资340亿美元去收购开源软件企业红帽(Red Hat),新的目标已经出现:即夺取开放的混合云未来。

在新愿景的驱动下,2020年10月IBM宣布拆分IT基础设施部门单独上市并赋予新的名字,同时使云业务以及硬件、软件和咨询服务业务继续保留IBM名称进行运营;以及2021年1月关停IBM中国研究院,还有这次拟出售短期内难以盈利的Watson Health。所有事件的行为动机是相似的,Watson Health仅仅6年就成为“弃子”的现实也是可以“理解”的。

二、微软、谷歌在健康服务上的尝试也曾无疾而终

2019年4月,微软向用户发送邮件通知称,将于当年11月20日正式关闭旗下的健康管理服务产品——HealthVault,并删除所有相关数据。

据悉,HealthVault萌芽于2007年,适逢当时美国市场上智能手环、手表等硬件开始进入市场,微软希望借由HealthVault将个人健康信息采集并形成档案,以软件服务的形式面向大众。

但由于HealthVault的“浅尝辄止”,尤其是它并没有着力去为用户提供互联互通的功能体验,或者寻求医疗机构的支持以确保所记录的健康信息是有效、可提供决策支撑的,最终导致了HealthVault的价值不突出,便无存在的必要。

值得一提的是,谷歌立项医疗健康的时间比微软还早一点,波折也多一点。

2006年,谷歌开始涉足健康领域,试图创建健康记录和数据的存储库。但遗憾于各项条件的不成熟,2012年谷歌便终止了首款“Google Health”产品,当时还支持了用户迁移到微软的HealthVault服务。

不过,拥有强如“AlphaGo”这般AI能力的谷歌公司,2018年重新组建成立了Google Health部门,希望再次将不断发展的AI技术引入医疗健康领域。据了解,谷歌已经开展了数十个合作伙伴关系,持续扩大AI在医院和诊断设施中的使用范围。

三、AI医疗究竟能不能碰?

近年随着政策放开及对互联网+健康医疗的鼓励,线上轻问诊逐渐发展成为比较成熟的服务形态。从商业角度,包括平安好医生、微医、丁香园、春雨医生、好大夫在线等多家互联网医疗企业都获得了一次大规模获客机遇。

而人工智能在医疗行业的应用,要比互联网医疗更为复杂,覆盖到智能问诊、医学影像、智能健康管理、智能医药研发、医疗机器人、医疗信息化等诸多类型。

而且,很多因素促使了行业认为AI医疗在此刻有更大的可行性。

1. 运用人工智能提高医疗诊断效率的需求没有消失,甚至比以往更为强烈

2017年时,HTC研发及医疗总裁张智威博士从现有的医疗模式中归纳出两大痛点:

第一,被动式。很多病情总是先由人体感觉到不舒服,去找医生诊断后才能发现。其间的时间差难以避免,且有些病情在这个时间差内可能会持续发展。

第二,集中式。当大部分优质的医疗资源集中在大城市、三甲医院时,就暴露出资源不平均的问题,最终将导致民众把更多时间和成本花在预约排号、路途交通、等候看诊等等方面。或者因为这样的涌入,三甲医院的医生将要承受超负荷的工作,为每位民众能够留出的时间仍然不可避免地被缩短。

联系起AI医疗公司数坤科技毛新生曾公开表示:“我国每年医学影像超30%的增长量,远远大于每年4%的放射科医生增长数量,此现象为医院和医师带来巨大压力。”可以想象出属于无论从患者端还是医生端,都需要AI的辅助来更快满足需求。

2. 民众对AI医疗的接受程度继续增长

2019年《中国医学伦理学》期刊上曾刊载一则《患者对人工智能医疗的认知及信任度调查》报告,在对重庆某三甲医院446名患者现场调查后,结果显示大多数受访者认同人工智能医疗会为患者带来好处(91.26%),同时也会带来新问题(81.61%)。

对人工智能应用于临床医疗,患者接受度和信任度最高的是医疗后勤环节,其次为医患接触较少的医疗辅助环节,在做手术等医疗核心环节,人工智能介入的工作越多,占据角色越重,患者接受度和信任度越低。在报告结论中,认为患者对人工智能医疗有一定认知,只是对它的接受和信任处于浅层次状态。


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图片来源:《中国医学伦理学》期刊,刘伶俐,《患者对人工智能医疗的认知及信任度调查》

3. 资本市场持乐观投入的态度

再看资本市场,近年来对AI医疗的投入并未停止,目前已经走出了一条“V字曲线”。根据动脉橙数据库数据,2019年,国内AI医疗一级市场全年融资40余次,总融资额38.9亿元,较以往呈现的增长不大;2020年在疫情冲击下,AI医疗行业总计仍有47笔融资,总融资额高达84.8亿元,不少公司甚至收获“一年多轮”。

到2021年,依然有AI超声技术开发商深至科技先后在1月宣布获得GGV纪源资本领投的亿元级B轮融资,2月宣布获得由五源资本领投的近亿元B+轮融资,且2020年该公司已经获得3轮融资,投资方包括了浙商创投、舜懿资本、美年健康等。

更多的玩家开始走出更为成熟的市场化道路,或是从事医学影像的科亚医疗、数坤科技、深睿医疗、推想科技、汇医慧影,或是从事医疗大数据管理的森亿智能、从事肿瘤新药研发的零氪科技等,在AI医疗丰富的细分赛道内,的确存在不少的资本市场“香饽饽”。

4. 公司医疗业务发展路线比以往更为清晰

从Watson对肿瘤诊断的操作流程来看,重点包括了:分析患者自身病例资料分析各种外部医疗数据提供几种治疗方案、以及为各种治疗方案排序并指明医学证据三大步骤。能够做到Watson的目标,无疑需要大量的真实病例数据,完善的机器阅读理论体系、以及不属于技术问题的国家政策、医院诊所机构、医生以及患者的信任。从这点来说步子迈得确实大了。

虽然Watson走向了失败,但正是因为Watson的开创性,很多踩雷的事情可以被规避。大多数的科技公司,从前人的经验中摸索更适合的发展道路,以期抓住医疗健康领域新的增长机会。

比如一些企业选择基于物联网、云计算、人工智能和大数据技术来做实时的人体健康监测和管理应对,主要实现从被动获取信息到主动获取信息,打通前期防护、中期诊断治疗,以及后期恢复护理这项长期的过程。

另外一些企业通过对通信技术、视频传输技术、云计算、人工智能等技术的应用,用于专家会诊、教学、科研、手术指导等场景,帮助医院机构充分调动起异地医疗专家资源,提高病历诊断、救治效率与效果。

还有一些企业着力发展AI对于CT影响的辅助筛查能力,以期提升影像科工作效率,减轻医生负担,减少误诊漏诊。

更多的方式在短短一篇文章中不能说尽,虽然他们中的大多数还是处于初级阶段,但谁又能断言未来他们之中不会长出AI医疗界的新一位“明星”呢?

四、结语

在长期主义的人心中,总是留着这样一句话:“人们总是高估未来两年的发展,而低估未来十年的变化。”

而或许,Watson只是在不太适合的时机做了一件看起来夸张的事,但这件事本身是没错的。AI医疗的正确性不用赘述,但究竟该以什么样的定位,什么样的投入在市场中拼搏,仍然是存活下来的企业们需要思考的问题。

参考资料:

AI前线,刘燕,《IBM被曝拟出售昔日明星业务Watson Health,10年医疗梦就此破碎?》

《中国医学伦理学》期刊,刘伶俐,《患者对人工智能医疗的认知及信任度调查》


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