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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

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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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