谷歌也扛不住了!医疗 AI 探索再遇重挫,科技公司们节节败退

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来源:量子位

又一 科技 巨擘,在医疗 AI 行业面前铩羽而归。

一度被视作里程碑式项目、准备借助 AI 在医疗领域 " 火力全开 " 的谷歌健康,被美国 媒体 BI 曝光正陷入重重危机之中,不得不大规模裁员重组。

谷歌也扛不住了!医疗 AI 探索再遇重挫,科技公司们节节败退

此时,距离谷歌当初合并 DeepMind 健康业务、成立健康部门,并挖来 盖辛格 医疗中心 CEO 领军仅仅过去了三年时间。

当初 IBM 的沃森医疗陷入困境被群嘲,没想到谷歌也逃不过类似的命运。

实际上,国内诸多的明星 AI 独角兽,也相继陷入了裁员、倒闭、资金链断裂……等等窘境之中。

医疗 AI 赛道全球范围内的大溃败还在继续。

谷歌健康," 雷声大雨点小 "

2018 年 11 月,谷歌成立谷歌健康部门(Google Health),合并了 DeepMind 旗下的健康部门 DeepMind Health、和负责推进 "Streams" 医疗 APP 的团队。

谷歌也扛不住了!医疗 AI 探索再遇重挫,科技公司们节节败退

对于部门合并,DeepMind 创始人表示,这将是一个 " 重要的里程碑 "。

而当时的舆论媒体,对于谷歌健康也非常看好。

据 Forbes 当时发表的一篇文章预测,谷歌健康将会在医疗健康的 5 个领域大展身手:

促进家庭健康,包括管理用户健康状况、监控独居老人等;

通过运输解决医疗保健问题,包括自动驾驶业务对医疗领域的支持;

利用大数据对抗疾病,通过算法让人们更容易获取健康信息;

发明下一代可穿戴设备和跟踪器,扩大相关市场份额;

成为医疗 AI 的领导者 ,将 AI 引入医疗保健中。

没错,当时媒体普遍认为,在 AI 领域已经成为巨头的谷歌,同样能将 AI 完美地应用到医疗中,并实现 " 引领行业 " 的目标。

加上谷歌还从盖辛格医疗中心挖来了 David Feinberg 就任主管,后者是全美最好的成人专科医院之一。

谷歌也扛不住了!医疗 AI 探索再遇重挫,科技公司们节节败退

谷歌健康部门主管 David Feinberg

有着 UC 伯克利学历加持的 David Feinberg,曾经主持了整个宾夕法尼亚卫生系统 Geisinger 的成立,并统一了这个系统在医疗领域的各个分散项目。

当时,行业普遍认为,David Feinberg 的加入能让谷歌在医疗健康领域如虎添翼。

但现实情况是,直至 2021 年,谷歌与医疗 AI 相关的创新业务也没有做起来。

谷歌最新一期 2021 Q1 季度财报显示,谷歌包括人工智能 DeepMind、智能医疗 Verily 在内的创新业务,仍然 处于亏损状态

具体到业务上来看,一项名为 糖尿病视网膜病变筛查 的业务,一直是谷歌健康对医疗 AI 重点宣传的核心。

谷歌此前发表在《美国医学会期刊》(JAMA)上的研究显示,AI 算法在这一研究中起到的作用极大,使得这一工具的准确率达到了 90% ,理论上 几秒 就能出结果," 足以和眼科专家的诊断结果相媲美 "。

然而,这一工具在实际应用中却出现了 " 水土不服 " 的情况。

2020 年,谷歌与泰国公共卫生部门合作,在泰国的 11 所诊所安装了这一工具。

由于算法对检查照片的要求极高,导致准确率不如预期;此外,当地医院的网络信号不好,从上传照片到出结果往往需要相当长的时间,病人更愿意找医生诊断。

即使如此,这次在重组时,David Feinberg 还是宣传了这一核心项目:

当我们在谈 " 全球影响力 " 时,我指的不是收入,而是让糖尿病视网膜病变筛查这样的产品,在印度和泰国以外的其他世界地区也能得到推广。

对于这次变动, David Feinberg 回应:

这将提高部门的影响力和执行速度……我们重点考虑的 不是营收

消息传递的信号,其实已经非常明确——

谷歌这个成立近 3 年的健康部门, 根本不赚钱

这次的谷歌健康部门重组,再次把医疗 AI 推上了舆论浪尖。

AI 公司在医疗赛道节节败退

毕竟,不止是谷歌,知名科技公司的医疗 AI 业务,面临重组、收购的情况还有很多。

国内某家在 2017 年 B 轮 获 2 亿 投资 成为 AI 医疗影像领域亮眼明星的公司,还 没有挺到 C 轮 就在 2019 年底左右面临资金链断裂。

医疗影像辅助诊断是当时医疗 AI 公司扎堆投入的领域。这家公司最大的卖点 肺结节诊断 ,则是红海中的红海。

一家医院接入 4、5 家 AI 肺结节诊断产品成了司空见惯,曾有影像医师笑称:

中国人的肺结节都不够用了。

以免费提供的形式进入医院只是一张入场券,迟迟找不到盈利路线的这家公司,靠烧钱最终无以为继。

另一家知名 AI 独角兽,虽然医疗不是全部业务,但之前声势浩大,一度前景光明,可最近也传出收缩业务、相关团队整组整组地调整。

IBM 的 Watson Health 部门,是 IBM 布局 医疗 AI 的窗口,主要利用 AI 帮助医院,保险公司和制药商管理数据、辅助诊断。

但成立 6 年,年收入才为 10 亿美元,占公司总收入 2% 以下,至今 尚未获得盈利 。然而之前,IBM 光是收购 Waston 就花了 40 多亿美元。

与谷歌健康几百人规模不同,Watson Health 在 2016 年甚至达到过 一万人 的规模。

然而,据 IEEE Spectrum 统计,2011-2019 年期间,IBM Watson 与其他机构合作的 25 个具有代表性的项目中,却仅有 5 个合作项目 推出了 AI 医疗产品。

不仅如此,在 2018 年,Watson 还被曝出给患者开错了药物,严重的话可能会致人死亡。

IBM 的路线不是医学影像,而是用 NLP 去理解医学文本。就连图灵奖得主 Yoshua Bengio,也不看好 IBM 的这种模式,他认为:

在医学文本文件中,人工智能系统无法理解其模糊性,也无法了解人类医生注意到的微妙线索。

目前医疗 AI 公司落地情况

事实上,据动脉网调查,在医疗 AI 领域中,目前真正落地并成功上市的公司,基本都处在 " 大数据管理 " 和 " 语音录入 " 这两个方向。

图源:动脉网

然而,这两个方向对于技术的要求,其实都与医疗本身没有直接关系。

关系到患者隐私的临床数据分散在各个医院难以互通共享,是 AI 医疗发展面临的最大障碍。

除了数据归属权问题,行业内目前也缺少数据的标准化规范,在训练数据上的投入是 AI 医疗公司一大成本构成。

吴恩达 2020 年在斯坦福 HAI 研讨会的演讲中也分析过,医疗领域 AI 研究的算法难以投入到生产,因为以部分数据训练出的模型,难以泛化到其他情况。

吴恩达的这话,多少有点反思的意味。

毕竟想当初,他可是最看好 AI 变革医疗的大牛之一啊。

所以医疗 AI 这件事,之前或许都太乐观了。

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