被唱衰的沃森和巨頭云集下的AI醫(yī)療

一、精心栽培的巨人之子

2011年沃森（Watson）在智力競猜綜藝節(jié)目《Jeopardy!》（危險(xiǎn)邊緣）中出場，并且擊敗該節(jié)目歷史上兩位最成功的選手。

沃森自此名聲大噪，成為IBM這一藍(lán)色巨人持續(xù)多年的“AI代言人“。

人們很難定義沃森到底是什么，他用于廣告營銷也用于創(chuàng)造菜譜，還能做會(huì)議記錄員、參加格萊美典禮、到博物館當(dāng)講解員，給用戶提供旅游定制計(jì)劃，以及幫助電商優(yōu)化用戶的購物體驗(yàn)。

IBM對他的定義是“沃森是IBM的企業(yè)級人工智能服務(wù)、應(yīng)用程序和工具?！?/p>

企業(yè)級服務(wù)本身就是IBM所擅長的領(lǐng)域，而沃森伴隨人工智能大潮來臨，也成為IBM的重要投手。

在時(shí)尚、金融、醫(yī)療、旅游、法律、教育、交通等14個(gè)領(lǐng)域都展開了應(yīng)用與實(shí)踐。

而在高精尖的醫(yī)療領(lǐng)域，IBM也花了重金栽培了沃森健康（Watson Health）。

二、不斷喂食的沃森健康

《連線》專欄作家 Clive Thompson 曾在文章《如何教授人工智能常識》里寫到：“AI需要喂食大量的數(shù)據(jù)，唯有這樣AI才能開啟獨(dú)立運(yùn)行的自我識別模式?！?/p>

2015年是IBM醫(yī)療布局頻頻出擊的一年，通過收購、重組、合作等動(dòng)作， IBM不斷為喂給沃森醫(yī)療需要的數(shù)據(jù)、技術(shù)和團(tuán)隊(duì)。

2.1核心產(chǎn)品

沃森健康自2011年起接受全球頂級癌癥治療中心紀(jì)念斯隆凱特琳腫瘤中心(MSKCC)訓(xùn)練，已學(xué)習(xí)超過330種醫(yī)學(xué)專業(yè)期刊、250種以上的醫(yī)學(xué)書籍、2700萬篇論文研究數(shù)據(jù)。

研究數(shù)據(jù)之外，沃森還會(huì)通過真實(shí)世界和臨床案例積累數(shù)據(jù)。

癌癥領(lǐng)域也成為 IBM 重點(diǎn)扶持領(lǐng)域， IBM 在2013年又?jǐn)y手世界頂級的腫瘤治療與研究機(jī)構(gòu) MD 安德森癌癥中心，用沃森輔助醫(yī)生開展抗癌藥物的臨床測試。

這開啟了沃森的首次商業(yè)化應(yīng)用。

根據(jù)《華爾街日報(bào)》給出的數(shù)據(jù)，沃森健康產(chǎn)品組合中最大的 AI 產(chǎn)品是 Watson for Oncology（沃森腫瘤解決方案，以下簡稱WfO）。

在對病患的個(gè)人檔案、醫(yī)療證據(jù)、公布的研究結(jié)果，以及紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心的大量臨床專業(yè)知識進(jìn)行分析后，該解決方案可以總結(jié)每個(gè)病例的調(diào)研結(jié)果，其中包括供臨床醫(yī)生考慮的基于美國國家綜合癌癥網(wǎng)絡(luò)(NCCN)指南的治療方案。

雷鋒網(wǎng)在翻譯 James Hendler 教授的一篇長文中，揭示了沃森基于“關(guān)聯(lián)知識”構(gòu)筑而成實(shí)現(xiàn)過程。

簡而言之，在醫(yī)生輸入有關(guān)患者醫(yī)療狀況的信息后，該應(yīng)用程序會(huì)通過分析可能相關(guān)的已發(fā)表研究來推薦治療方法。

WfO的操作流程：

1、分析患者醫(yī)療記錄，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)；

2、提供治療方案選項(xiàng)，通過分析各種醫(yī)療數(shù)據(jù)，WfO 為每一位患者提供幾種治療方案，醫(yī)生可在這些方案中挑選；

3、方案排序，給各種治療方案排序， 并注明其醫(yī)學(xué)證據(jù)。

其操作流程包括分析患者醫(yī)療記錄、提供治療方案選項(xiàng)和排序，最終患者拿到手的，是一份涵蓋了詳細(xì)的用藥、治療建議及參考文獻(xiàn)等內(nèi)容的癌癥治療方案建議報(bào)告。

圍繞癌癥診療這一方向，沃森健康已開發(fā)出沃森腫瘤解決方案(Watson for Oncology)、沃森基因解決方案(Watson for Genomics)、Watson 臨床試驗(yàn)匹配解決方案(Watson for Clinical Trial Matching)等系列產(chǎn)品，輔助全球各地的醫(yī)生對患者進(jìn)行診治：

2.2核心技術(shù)

這套解決方案的核心技術(shù)為 NLP（自然語言處理），也是 IBM 一直看好的領(lǐng)域，2011年沃森在《危險(xiǎn)邊緣》的勝利，證明了沃森在 NLP 方面的卓越表現(xiàn)。

為了玩這個(gè)游戲，它必須解析復(fù)雜的文字游戲線索，搜索大量的文本數(shù)據(jù)庫，找到并確定最好的答案。

“看起來沃森幾乎可以理解語言的含義，而不僅僅是識別單詞的模式?！?在2011年曾擔(dān)任 IBM 研究院首席醫(yī)學(xué)科學(xué)家 Martin Kohn 說。

其實(shí)早在參加《危險(xiǎn)邊緣》之前， IBM 就考慮過 AI 醫(yī)療的可能性。大量的患者數(shù)據(jù)看起來非常適合用于 AI 醫(yī)療研究，特別是當(dāng)醫(yī)院和醫(yī)生開始使用電子健康記錄時(shí)。

雖然其中一些數(shù)據(jù)可以很容易地被機(jī)器消化，例如實(shí)驗(yàn)室結(jié)果和生命體征測量數(shù)據(jù)，但還有大部分是“非結(jié)構(gòu)化”信息，例如醫(yī)生筆記和出院記錄。這類敘述性文本占到患者記錄約80％的內(nèi)容。

Kohn 認(rèn)為，沃森強(qiáng)大的 NLP 能力可以轉(zhuǎn)變?yōu)獒t(yī)學(xué)理論。

沃森可以閱讀患者的健康記錄以及醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的全部內(nèi)容，包括教科書、同行評審期刊文章、批準(zhǔn)藥物清單等。通過訪問所有這些數(shù)據(jù)，沃森可能會(huì)成為一名超級醫(yī)生，能夠辨別出人類無法看到的模式。

2.3商業(yè)化嘗試

公開資料顯示，對于 WfO，IBM 在國外通常對每位患者收費(fèi)200至1000美元，在某些情況下還需要咨詢費(fèi)。

IBM 的副總裁，負(fù)責(zé)認(rèn)知方案和 IBM 研究部門的醫(yī)學(xué)博士 Jone E. Kelly III 在去年8月接受《Medscape》采訪時(shí)表示，沃森在全球已經(jīng)有230 家醫(yī)院和醫(yī)療機(jī)構(gòu)投入使用，沃森幫助的病人在去年上半年幾乎翻倍，達(dá)到了 84000 人。

從國外沃森落地案例來看，南亞最大的私人醫(yī)院 Bumrungrad International Hospital 選擇了沃森。

這家醫(yī)院也是全球最受歡迎的醫(yī)療機(jī)構(gòu)之一。為改善其癌癥護(hù)理質(zhì)量，Bumrungrad 選擇了 WfO 輔助癌癥治療。

在中國，IBM 的官方合作伙伴為百洋醫(yī)藥集團(tuán)，2017年3月，沃森健康與百洋簽約，雙方將 WfO 的獨(dú)家總代分銷權(quán)戰(zhàn)略合作協(xié)議由三年延長至八年。

沃森剛開始引進(jìn)中國的時(shí)候，同樣是按例收費(fèi)。

17年百洋醫(yī)藥集團(tuán)董事長付鋼在接受記者采訪時(shí)曾表示，使用 WfO 均自費(fèi)，價(jià)格是4500元/例。

后來由于推廣后發(fā)現(xiàn)醫(yī)院在沒有了解產(chǎn)品時(shí)收費(fèi)很困難，改為了將沃森賬號以很低的價(jià)格賣給醫(yī)院，并不限制使用例數(shù)，先讓醫(yī)院和醫(yī)生熟悉、參考，再探索收費(fèi)模式。

改變營銷模式后，有醫(yī)院開始主動(dòng)報(bào)價(jià)收費(fèi)，一些地方基于其服務(wù)內(nèi)容，如不同級別的專家提供服務(wù)、不同配套的其它服務(wù)等，收取費(fèi)用從一兩千元到幾萬元不等。

據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)報(bào)道，截至2018年11月4日，沃森在我國20多個(gè)省、40多個(gè)城市、81家醫(yī)院簽約落地。注冊醫(yī)生已達(dá)1133人，2017年患者數(shù)量突破1萬，到2018年11月4日患者數(shù)量已逾4.1萬。

三、高開低走

2011年《危險(xiǎn)邊緣》中戰(zhàn)勝兩位人類冠軍時(shí) IBM 就宣布了自己雄心勃勃的小目標(biāo)：未來讓沃森成為一名AI醫(yī)生，還承諾在未來18到24個(gè)月的時(shí)間里推出首批醫(yī)療健康產(chǎn)品。

2015年還曾許下豪言：要讓沃森惠及10億人，解決、診斷和治療80%癌癥種類中80%的病患。

3.1核心產(chǎn)品受質(zhì)疑

但自17年開始，包含 MD 安德森腫瘤中心在內(nèi)的多個(gè)客戶終止了與沃森的合作，理由是：沃森的診療效果始終不達(dá)預(yù)期，成本太高。

18年5月，IBM 對其醫(yī)療業(yè)務(wù)進(jìn)行裁員，包括部分研發(fā)人員和營銷人員。

同年7月，美國健康醫(yī)療媒體 STAT 爆出 IBM 的內(nèi)部文件稱，沃森經(jīng)常給出不準(zhǔn)確的癌癥治療建議，甚至開錯(cuò)了藥品。

沃森健康在過去的18年里深陷輿論風(fēng)波，其旗下產(chǎn)品 WfO 的市場推廣也受到波及。

“這個(gè)月本來有5家醫(yī)院要簽約引進(jìn) Watson 腫瘤解決方案，但都選擇了推遲，我們很著急。” WfO 中國市場獨(dú)家總代理、百洋智能科技首席營銷官王必全曾在媒體溝通會(huì)上說。

3.2后續(xù)產(chǎn)品乏力

據(jù) IEEE Spectrum 統(tǒng)計(jì)，從2011年開始，IBM 沃森與其他機(jī)構(gòu)合作的25個(gè)具有代表性的項(xiàng)目中，僅有5個(gè)合作項(xiàng)目推出了AI醫(yī)療產(chǎn)品。

3.3NLP技術(shù)局限

在許多種嘗試中，IBM努力讓沃森的 NLP 去理解醫(yī)療文本。

但圖靈獎(jiǎng)得主，人工智能研究專家 Yoshua Bengio 表示，在醫(yī)學(xué)文本文件中，人工智能系統(tǒng)無法理解其模糊性，也無法了解人類醫(yī)生注意到的微妙線索。

到目前為止，沒有人工智能可以達(dá)到人類醫(yī)生的理解和洞察力。

深度學(xué)習(xí)的先驅(qū)、Facebook 人工智能研究部門的負(fù)責(zé)人 Yann?LeCun 也曾表示AI需要太多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，不能推理，也不具備常識。

他認(rèn)為，人類大腦是通過互動(dòng)而不是內(nèi)在的規(guī)則來發(fā)展出推理能力的。

一些研究將 WFO 癌癥治療建議與醫(yī)院腫瘤學(xué)家的建議進(jìn)行了比較。下圖為沃森的建議與專家的治療計(jì)劃相匹配的百分比。

在印度，Manipal 綜合癌癥中心的醫(yī)生對638例乳腺癌病例中，沃森與專家治療建議的一致率為73％。

沃森在韓國 Gachon 大學(xué) Gil 醫(yī)療中心表現(xiàn)更差，該醫(yī)院為656名結(jié)腸癌患者提供的最佳建議，只有49％與專家相匹配。

約翰霍普金斯醫(yī)學(xué)院的 Natalie Trayanova 教授曾表示，圖像識別仍是目前的 AI 最擅長的事情之一。

2012 年到 2015 年，在代表計(jì)算機(jī)智能圖像識別最前沿發(fā)展水平的 ImageNet 競賽（ILSVRC）中，參賽的人工智能算法在識別準(zhǔn)確率上突飛猛進(jìn)。

2015 年，在識別圖片中的人、動(dòng)物、車輛或其他常見對象時(shí)，基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序超過了普通人類的肉眼識別準(zhǔn)確率。

Natalie Trayanova 教授認(rèn)為這歸功于機(jī)器能夠在相對短的時(shí)間內(nèi)吃進(jìn)海量的影像數(shù)據(jù)，并通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)層級進(jìn)行分析、學(xué)習(xí)，成為閱“片”無數(shù)、經(jīng)驗(yàn)豐富的“老醫(yī)生”。

例如像眼科這類科目，就可以使用 AI 技術(shù)診斷糖尿病人的眼底病變。

由于這種疾病十分常見，數(shù)據(jù)積累豐富，再加上對于病變的判定相對簡單，目前這個(gè)技術(shù)已經(jīng)有了相對成熟的應(yīng)用場景。

然而，觸及到更難的領(lǐng)域，例如癌癥、腫瘤等等，圖像模式十分復(fù)雜，很難用一種或者幾種機(jī)械的模式概括，機(jī)器往往會(huì)卡在這種人腦依靠模擬(analogy)判斷的地方。

而有的病變本身也十分罕見，根本無法形成值得信賴的數(shù)據(jù)庫。換句話說，現(xiàn)在還無法像訓(xùn)練一個(gè)真正的醫(yī)生一樣訓(xùn)練 AI 。

這也讓 IBM 想讓沃森成為一名AI醫(yī)生的愿望遙遙無期。

據(jù)傳聞，IBM 在美國很難找到沃森腫瘤產(chǎn)品的買家。一些腫瘤學(xué)家說他們更相信自己的判斷而不需要沃森來告訴他們需要做什么。

而在目前最擅長的圖像識別領(lǐng)域，IBM雖然收購了醫(yī)療影像公司 Merge Healthcare ，卻并未有太多建樹。

3.4整合困難

沃森項(xiàng)目從2006年啟動(dòng)至今，IBM 已花費(fèi)數(shù)十億美元用于收購 AI 企業(yè)，以加強(qiáng)其內(nèi)部開發(fā)實(shí)力，但內(nèi)部人士表示，收購的公司并沒有起太大的作用。

以15年被收購的 Phytel 公司為例，Phytel 被 IBM 收購之前是一家成功的企業(yè)，擁有良好的聲譽(yù)。

在市場研究公司 KLAS 2014年針對人口健康管理企業(yè)進(jìn)行的調(diào)查中， Phytel 排名第一，并被稱作該市場“顯而易見的領(lǐng)導(dǎo)者”。

Phytel 的貢獻(xiàn)是在分析技術(shù)中融合了自動(dòng)化病人溝通系統(tǒng)。

例如，一家診所可以利用該系統(tǒng)搜索病例，然后找到所有年齡超過45歲且結(jié)腸鏡檢查過期的男性，然后使用自動(dòng)通話系統(tǒng)提醒他們盡快預(yù)約這項(xiàng)令人畏懼的檢查。

尋找“不合規(guī)”的病人是預(yù)防性治療的關(guān)鍵，通過定期檢查可以提早發(fā)現(xiàn)問題，避免延誤治療時(shí)機(jī)。

IBM 在2015年宣布該收購交易的新聞稿中表示，Phytel 會(huì)成為全新的沃森健康部門的一部分，并利用 IBM“強(qiáng)大的認(rèn)知計(jì)算”提升 Phytel 的服務(wù)。

收購?fù)瓿珊?，IBM 的管理層開始了名為“洗藍(lán)”的流程，也就是讓被收購企業(yè)的品牌和運(yùn)營與 IBM 的模式協(xié)調(diào)一致。

而到18年5月底， IBM 大約裁掉了 Phytel 80%的員工——超過120人來自工程、銷售和項(xiàng)目管理崗位。

“這些都是關(guān)鍵技術(shù)人員，還有一些是直接對接客戶的人。” 被 IEEE Spectrum 采訪的 Phytel 第一位工程師說，“他們并沒有裁撤行政人員和非核心員工”。

這位工程師表示，在這一過程中，“一切都停止了”，他們還被告知不要把精力放在改進(jìn)為現(xiàn)有用戶提供的產(chǎn)品上?！按蠹覠o所事事了大概一年的時(shí)間。”第二位工程師說。

Phytel 的工程師們最后被要求從事一個(gè)整合項(xiàng)目，把 Phytel 與 Explory 的數(shù)據(jù)庫和分析技術(shù)結(jié)合起來。上述工程師表示，此次整合是一項(xiàng)重大任務(wù)，需要 IBM 方面投入大量時(shí)間和資金。

這兩位工程師都對把此事歸咎于 IBM 的“服務(wù)管理”部門，該部門負(fù)責(zé)規(guī)劃 IBM 應(yīng)該向客戶銷售哪些產(chǎn)品。

然而，服務(wù)管理者并沒有對最終產(chǎn)品制定清晰的規(guī)劃?！八麄儧]有確定路線圖?！钡诙还こ處熣f，“我們多次調(diào)整方向”。

這兩位被采訪 Phytel 工程師都表示，服務(wù)管理者沒有技術(shù)背景，有的時(shí)候還會(huì)想出一些根本無法實(shí)現(xiàn)的新產(chǎn)品。

雖然工程師努力適應(yīng)不斷調(diào)整的方向，但 Phytel 并沒有推出任何新產(chǎn)品?！拔覀円恢痹跓X?！钡诙还こ處熣f到。

3.5內(nèi)憂外患

目前全球范圍內(nèi)僅有少數(shù)醫(yī)院采購了沃森系統(tǒng)，使用的患者人數(shù)仍在萬位徘徊，這似乎離 IBM 的10億人小目標(biāo)相去甚遠(yuǎn)。

而 AI 醫(yī)療領(lǐng)域的競爭早已白熱化。

據(jù) CB Insights 報(bào)告顯示，醫(yī)療依舊是人工智能創(chuàng)投最熱門的領(lǐng)域之一，許多專注于醫(yī)療影像及診斷的公司的不斷成長促成了這一結(jié)果。

機(jī)器學(xué)習(xí)也將很快成為醫(yī)療影像和診斷領(lǐng)域中的一個(gè)常規(guī)操作。

根據(jù)中國醫(yī)藥物資協(xié)會(huì)人工智能分會(huì)公布的《2018醫(yī)藥人工智能發(fā)展?fàn)顩r報(bào)告》顯示，各大科技巨頭都展開了各自的醫(yī)療布局。

谷歌旗下的 Deep Mind Health 和英國國家醫(yī)療服務(wù)體系（NHS）展開合作，通過訪問 NHS 的患者數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，訓(xùn)練有關(guān)腦部癌癥的識別模型。

Deep Mind 還與 Moorfields 眼科醫(yī)院合作，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于及早發(fā)現(xiàn)和治療威脅視力的眼部疾病。

微軟將人工智能技術(shù)用于醫(yī)療健康計(jì)劃 Hanover，幫助尋找最有效的藥物和治療方案，并且與俄勒岡衛(wèi)生科學(xué)大學(xué) Knight 癌癥研究所合作，共同進(jìn)行藥物研發(fā)和個(gè)性化治療。

此外，微軟研究院有多個(gè)關(guān)于醫(yī)療健康的研究項(xiàng)目，利用機(jī)器學(xué)習(xí)從醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和電子病歷中挖掘有效信息，結(jié)合患者基因信息研發(fā)用于輔助醫(yī)生進(jìn)行診療的推薦決策系統(tǒng)。

蘋果公司一方面計(jì)劃自主開發(fā)人工智能芯片，另一方面則屢次收購人工智能公司。

自2015年以來，蘋果先后推出了 Research Kit 和 CareKit 兩個(gè)開源框架，幫助臨床試驗(yàn)項(xiàng)目招募患者，并遠(yuǎn)程監(jiān)控患者的健康狀況，而且研究人員和開發(fā)人員能夠通過它們創(chuàng)建醫(yī)療應(yīng)用程序，用以監(jiān)控受試者的日常生活。

2018年，蘋果與 Epic、Cerner 等電子健康記錄供應(yīng)商進(jìn)行合作，宣布 iPhone 用戶可通過手機(jī)自帶的“健康“應(yīng)用訪問合作供應(yīng)商提供的電子健康記錄。

該功能界面簡潔及便于操作，用戶可以從中找到與自身病癥、過敏、免疫等生命體征相關(guān)的信息。

6月，蘋果又推出了 Health Records API，使用戶能和第三方應(yīng)用與醫(yī)學(xué)研究者進(jìn)行數(shù)據(jù)共享。

在中國，以 BAT 為代表的科技型企業(yè)積極布局，爭相涌入AI醫(yī)療。

2018年7月，騰訊旗下 AI 醫(yī)學(xué)解決方案”騰訊覓影”發(fā)布結(jié)直腸腫瘤篩查 AI 系統(tǒng)，利用人工智能技術(shù)輔助臨床醫(yī)生實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)結(jié)直腸息肉，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)鑒別息肉性質(zhì)。

其實(shí)，這是“騰訊覓影“發(fā)布的第二個(gè)解決方案，2017年8月“騰訊覓影”發(fā)布了早期食管癌篩查 AI 系統(tǒng)。

2018年，阿里健康在 AI 醫(yī)療領(lǐng)域進(jìn)行了一系列嘗試和探索。比如和醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作建立的科研數(shù)據(jù)平臺(tái)和臨床輔助決策系統(tǒng)；

通過脫敏病例和數(shù)據(jù)生成”虛擬病人”，用浸潤式的方式來做醫(yī)生的培訓(xùn)系統(tǒng)；影像智能檢測引擎，幫助醫(yī)生提高效率；用區(qū)塊鏈技術(shù)，幫助衛(wèi)計(jì)局建立醫(yī)聯(lián)體，解決數(shù)據(jù)互聯(lián)互通和安全存儲(chǔ)、傳輸?shù)膯栴}；

推出健康管理平臺(tái)，靠天貓、淘寶等整個(gè)阿里系的海量用戶基數(shù)，建立起用戶互動(dòng)平臺(tái)，幫助用戶更好地管理自己的身體狀況。

百度在2016年10月推出了百度醫(yī)療大腦，正式將人工智能技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)藥行業(yè)，這也是百度最看重的垂直領(lǐng)域。

百度醫(yī)療大腦通過海量醫(yī)療數(shù)據(jù)、專業(yè)文獻(xiàn)的采集與分析進(jìn)行人工智能化的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，模擬醫(yī)生問診流程，與用戶多輪交流，依據(jù)用戶的癥狀，提出可能出現(xiàn)的問題，反復(fù)驗(yàn)證，給出最終建議。

目前，百度醫(yī)療大腦有兩款產(chǎn)品，一個(gè)是針對患者自診的平臺(tái)，另一個(gè)是為醫(yī)生服務(wù)的、協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行輔助診療的平臺(tái)。

科大訊飛開發(fā)了一系列完備的語音電子病歷產(chǎn)品，并在多家醫(yī)院應(yīng)用。在影像輔助診療領(lǐng)域，訊飛目前在肺部 CT 、乳腺鉬靶上都做出了實(shí)際應(yīng)用的產(chǎn)品。

還有其人工智能輔助診療中心接入了安徽省40多家醫(yī)院，能夠?qū)崟r(shí)反饋醫(yī)生提交的影像診斷需求，在1秒內(nèi)給出結(jié)果。

在機(jī)器人導(dǎo)診導(dǎo)醫(yī)的應(yīng)用方面，目前科大訊飛研究的“曉醫(yī)"機(jī)器人已在全國50多家醫(yī)院落地應(yīng)用，提供導(dǎo)診導(dǎo)醫(yī)服務(wù)。

四、聚焦臨床

面對外界的質(zhì)疑，IBM 發(fā)言人 Ed Barbini 在4月19日接受 STAT 采訪時(shí)表示“我們正逐步把資源集中在的臨床開發(fā)領(lǐng)域，在這里，我們看到對于AI和數(shù)據(jù)的市場需求更大?！?/p>

“在臨床方面，醫(yī)院正面臨著非常棘手的數(shù)據(jù)悖論，他們被要求遵守新的行業(yè)基準(zhǔn)，所有這些準(zhǔn)則都是基于量化依據(jù)，他們正淹沒這片要達(dá)到行業(yè)基準(zhǔn)的數(shù)據(jù)海洋中?！盜BM Watson?Health 的副總裁兼首席健康官 Kyu Rhee 博士在接受 Healthcare IT News 采訪時(shí)說到。

Kyu Rhee 提到，預(yù)計(jì)到2020年，醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)將每73天翻一番，醫(yī)生與病人每相處一小時(shí)，就要花兩個(gè)小時(shí)處理行政事務(wù)和更新電子病歷。

在過去的三年里，醫(yī)生們?yōu)榱伺Ω暇蘖繑?shù)據(jù)的節(jié)奏，職業(yè)倦怠率從45.5%飆升到了54.4%。

Kyu Rhee 還表示 IBM 將集中在三個(gè)核心領(lǐng)域來幫助醫(yī)院來應(yīng)對挑戰(zhàn)：首先是管理決策支持，通過改進(jìn)后臺(tái)功能來提高運(yùn)營決策效率；

其次是護(hù)理者的看護(hù)決策支持，為醫(yī)生、藥劑師、護(hù)士以及其他護(hù)理人員提供看護(hù)時(shí)的產(chǎn)品與服務(wù)，幫助他們做出更好地決策；

最后是個(gè)人護(hù)理的健康支持，包括個(gè)人健康的培育、管理和信息支持等。