IBM Watson'ın tıbbi departmanı çalışanlarının% 70'ini işten çıkarıyor. Yapay zeka sağlık hizmetleri hangi darboğazlarla karşılaştı?
1997'de IBM Deep Blue, satranç şampiyonu Kasparov'u yendi ve o andan itibaren bu mavi dev, Watson ile birlikte tüm dünyada tanınmaya başladı.
Watson ayrıca o zamandan beri ünlendi ve birkaç yıl boyunca IBM'in kalıcı "AI sözcüsü" oldu. 2014'ün başında IBM, "Watson Group" u oluşturmak için 1 milyar ABD doları yatırım yaptı ve bir yıl sonra tıp ve sağlık sektörüne tam anlamıyla girmeye başladı.
Nisan 2015'te IBM, bağımsız bir Watson Health departmanı kurdu; 2016'da Watson, Explorys, Phytel ve Merge Healthcare dahil olmak üzere 4 tıbbi veri şirketini satın almak için yaklaşık 4 milyar ABD doları harcadı. Tıbbi bakımın büyük pastası, yapay zeka çağında IBM için büyük bir hamle gibi görünüyor.
Kuruluşundan sadece üç yıl sonra, bu eski yıldız departmanının personelinin% 50 ila% 70'ini işten çıkardığı bildirildi. "AI + tıbbi balon patlaması" tüm endüstride bir kargaşaya neden oldu.
Bu ay, IEEE Spectrum özel raporunda "IBM Watson, Yapay Zeka Sağlık Bakımında Nasıl Fazla Vaat Edildi ve Yetersiz Verildi" başlıklı makalede, Watson Medical'in belirlediği hedefleri ve soğuk suyu ayrıntılı olarak açıkladı ve mevcut geliştirme durumunu karşılaştırdı.
Ayrıca, daha fazla yapay zeka şirketinin deneyimlerinden ve derslerinden bir çıkış yolu bulabileceğini umarak Waston Medical'in uzaklaşma yolunu da gözden geçirelim.
Teknoloji ve iş dünyası arasındaki uçurumun kapatılması zor
IBM, 2014 yılında yapay zeka departmanı (IBM Watson olarak adlandırılır) için yeni bir harika genel merkez açtı: bina Manhattan'da bulunuyor, camdan dış cephe güneşte parlıyor ve teknoloji duygusu dolu; iç yapısı minyatür bir planetaryuma benziyor. Potansiyel müşterilerin ve ziyaretçilerin "sürükleyici bir deneyim" yaşaması için.
Aynı yıl, Watson'ın dudak uçuklatan "beyin gücü", tıbbı bozma potansiyelini gösterdi. Gösteride, Watson bir dizi nadir hasta semptomu topladı ve olası tanıların bir listesini önerdi. Her tanı, Watson hesaplamalarıyla işaretlendi. Güven aralığı ve ilgili tıbbi literatür.
Kubbeli fildişi kulenin içinde, Watson'ın veritabanı nadir görülen her hastalığın bilgisini barındırıyor. İşlemcisi doktorların öznel bilişsel önyargılarına duyarlı değil, hatta zor bir vakayı birkaç saniye içinde halledebiliyor. Watson bu anlık uzmanlığı dünyanın dört bir yanındaki hastanelere ve kliniklere getirebilirse, yapay zeka tanı hatalarını azaltabilir, tedaviyi optimize edebilir ve hatta doktor eksikliğini azaltabilir gibi görünüyor.
Bununla birlikte, fildişi kuledeki vaat, teknoloji ve iş dünyası arasındaki boşluğu kapatamaz.
Güçlü teknolojisi, günümüzün kaotik sağlık hizmetleri ve tıbbi sistemleri ile uyumlu değildir; makine öğrenimi modeli doktorların çalışma yöntemleriyle eşleşemez ve kanser tedavisinin asıl amacı zordur.
Bir AI doktoru oluşturmak son derece zor
IBM, 2011 yılında sağlık hizmetlerinde reform yapmak için cesur bir girişim başlattı ve yapay zeka doktorlarının Watson'a ulaşması için bir yol gösterdi. O zamanlar, IBM Watson'ın TV'de gösterdiği çığır açan teknoloji tıp alanına uygulandı - esas olarak doğal dili anlama becerisi. Şirket ayrıca Watson'ın ilk sağlık ürünlerinin 18 ila 24 ay içinde piyasaya çıkacağına söz verdi.
Aslında, IBM'in tıbbi ürünleri başarılı bir şekilde ticarileştirilmedi ve IBM'in Watson Medical'inden çıkan yapay zeka doktorları da hayal ettiklerinden çok fazla boşluğa sahipler. Daha çok günlük görevler için yapay zeka asistanları gibiler.
Şu anda IBM, dahili geliştirme yeteneklerini güçlendirmek için yapay zeka şirketlerini satın almak için milyarlarca dolar harcadı, ancak içeriden kişiler, satın alınan şirketin henüz çok fazla katkı yapmadığını söyledi.
Şimdiye kadar, düzenleyiciler gerçek hastanelerde ve doktor muayenehanelerinde kullanılmak üzere yalnızca birkaç yapay zeka tabanlı aracı onayladı: bu öncü ürünler esas olarak X-ışını ve retina tarama görüntüleri gibi bilgisayarla görme teknikleri aracılığıyla görüntü teşhisi-teşhisi alanında yoğunlaşmıştır. . Ancak IBM, tıbbi görüntüleri analiz eden ürünleri uygulamamıştır.
Görüntü alanına ek olarak, insan doktorlarının uzmanlığını kodlamak çok zor ve geniş bir projedir.Günümüzün en iyi yapay zekası bile karmaşık tıbbi mesajları neredeyse hiç anlayamaz.
IBM'in "ilk yenilgisi" en azından teknik uzmanlara ve doktorlara kanıtlayabilir: Bir yapay zeka doktoru yaratmaya çalışmak son derece zor bir iştir.
Onkolog danışman işbirliğinin kesintiye uğraması
MD Anderson Cancer Center, onkologlar için bir danışmanlık aracı (Watson for Oncology) oluşturmak için IBM Watson ile işbirliği yaptı. Bu araç, hastaların elektronik sağlık kayıtlarını özetlemek ve arkasındaki güçlü veritabanını araştırmak için doğal bir dil işleme sistemi (NLP) kullanır. Doktor tedavi tavsiyesi verir.
MD Anderson Kanser Merkezi, bu projenin satın alınması için büyük yatırım yaptı ve Lösemi Departmanında ilk denemeyi yaptı. Ancak merkez, 62 milyon dolar harcamış olsa da 2016 yılında bu işbirliğini yarıda kesti. Özel sebebi bilmiyoruz.
Yapay zeka araştırma uzmanı Yoshua Bengio'nun bu yılki Turing Ödülü sahibi, yorumlarından ilham alabiliriz.
IBM, sağlık sistemindeki farklı katılımcılar üzerinde şaşırtıcı sayıda anket gerçekleştirdi ve yapay zekanın büyük veri kümelerini analiz ederek karar desteği verebileceğini ve Watson'ın "bilişsel" yeteneklerini genişletebileceğini umdu. NLP büyük ilerleme kaydetmiş olsa da, hala insandan uzaktır.
Bengio şunları söyledi: Tıbbi metinler açısından, yapay zeka sistemleri belirsizliği çözemez ve insan doktorlarının fark edeceği ince ipuçlarını bulamazlar. Tıbbi bakıma yardımcı olmak için yapay zekanın tam olarak anlaşılması gerekmese de, insan doktorların anlayışına ve içgörüsüne uyabilecek bir yapay zeka yoktur.
Bazı çalışmalar Watson for Oncology kanser tedavisi önerilerini hastane onkologlarının önerileriyle karşılaştırmıştır. Aşağıdaki şekil, Watson'ın önerilerinin uzmanın tedavi planına uyan yüzdesini göstermektedir.
Hindistan'da, Manipal Kapsamlı Kanser Merkezi'ndeki doktorlar, Watson ve uzmanlar arasında anlaşmaya varılan 638 meme kanseri vakasının% 73'üne sahipti. Watson, Güney Kore'deki Gachon Üniversitesi Gil Tıp Merkezi'nde daha kötü performans gösterdi. 656 kolon kanseri hastasına hastanenin verdiği en iyi tavsiyelerin yalnızca% 49'u uzmanlarla eşleşti.
Söylentilere göre, IBM'in Amerika Birleşik Devletleri'nde Watson onkoloji ürünlerinin alıcılarını bulması zor. Bazı onkologlar kendi yargılarına güvendiklerini ve Watson'ın onlara ne yapmaları gerektiğini söylemesine ihtiyaç duymadıklarını söylüyor.
Bilişsel koçluk sistemi çevrimiçi olamadı
Spor giyim şirketi Under Armour, bir "kişisel sağlık eğitmeni ve fitness veri danışmanı" oluşturmak için Watson Health ile birlikte çalıştı. Proje, Under Armour'un etkinlik bulma uygulaması şehir programı tarafından sağlanan verileri kullanır ve bilişsel koçlar, kullanıcıların alışkanlıklarına göre özelleştirilmiş eğitim programları sağlar ve kullanıcılara fitness önerileri sağlamak için benzer kullanıcılara dayalı verileri analiz eder. Ancak bu bilişsel koçluk sistemi hiçbir zaman pazarda kullanılmadı ve Under Armour, IBM Watson ile işbirliğini kesintiye uğrattı.
Aşağıdaki tablo IBM'in tıbbi projelerini ve mevcut ilerlemeyi göstermektedir:
Ticarileşme beklentileri ne kadar yüksekse, hayal kırıklığı da o kadar büyük
Bir IBM araştırmacısı olarak, Chase bir teşhis aracı geliştirmiştir, ancak IBM onu ticarileştirme niyetinde değildir ve yalnızca laboratuvarda ziyaretçilerin ziyaret etmesi için sergileyebilir. Sonunda, IBM'in yavaş tıbbi gelişiminden hayal kırıklığına uğrayan Chase, IBM ile yollarını ayırmayı seçti.
Eliot, Radyoloji Profesörü, Maryland Üniversitesi, Mesajlaşma Sistemleri Başkan Yardımcısı Pek çok Watson meraklısından biri olan Sigel, IBM ile tıbbi teşhis araştırmaları da yaptı. Yapay zeka güdümlü araçların doktorlar için vazgeçilmez olduğuna inansa da IBM'in bu heyecan verici ürünleri üretebileceğinden şüphe ediyor ve Google, Apple ve Amazon gibi şirketler için daha fazla ümidi var.
2014'te ayrılan IBM'den Kohn, "Güçlü teknolojiye sahip olmak yeterli değil. Bu ürünün gerçekten değerli olduğunu bana kanıtlamalısın. Hayatımı daha iyi hale getirebilir ve ailemin hayatını daha iyi hale getirebilir. . "
Yapay zekanın tam potansiyeline ulaşması ve tıbbı değiştirmesi için sağlık hizmetlerinin standartlarının değişmesi gerekiyor. Kohn, yapay zeka sistemlerinin klinik denemelerden daha fazla faktörü dikkate alabileceğini ve hastaları "gerçekten kişiselleştirilmiş bakım" sağlamak için daha fazla kategoriye ayırabileceğini söyledi, ancak öncül, altyapının da değişmesi gerektiğidir: tıp kurumları paylaşmayı kabul etmelidir. Tescilli ve gizlilik kontrollü verileri, böylece yapay zeka sistemi yıllar boyunca izlenen milyonlarca hastadan öğrenebilir.
Yapay zekanın hasta tedavisini iyileştirebileceğini veya tıbbi sistem masraflarından tasarruf edebileceğini kanıtlayabilecek tıbbi dergilerde Watson ürünleri hakkında makaleler görmeyi dört gözle bekliyordu. Ne yazık ki, bu tür çok az makale var, bu da Watson'ın çığır açan sonuçları olmadığı anlamına geliyor.
Ancak her durumda, dijital çağda IBM Watson, fildişi kulenin ilk gözlemcisi değil, ormandaki son rehber de olmayacak.
