梦晨 萧箫 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
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、预备借助AI在医疗范畴“火力全开”的谷歌健康，被美国媒体BI曝光正堕入重重危机之中，不得不大规模裁员重组。
此时，间隔谷歌当初合并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工夫。
当初IBM的沃森医疗堕入困境被群嘲，没想到谷歌也逃不过相似的命运。
实践上，国内诸多的明星AI独角兽，也相继堕入了裁员、倒闭、资金链断裂……等等困境之中。
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、和担任推进“Streams”医疗APP的团队。
对于部门合并，DeepMind创始人表示，这将是一个“重要的里程碑”。
而当时的言论媒体，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个范畴大展身手：
- 促进家庭健康，包括管理用户健康状况、监控独居老人等；
- 经过运输处理医疗保健成绩，包括自动驾驶业务对医疗范畴的支持；
- 应用大数据对抗疾病，经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，扩展相关市场份额；
- 成为医疗AI的指导者，将AI引入医疗保健中。
没错，当时媒体普遍以为，在AI范畴曾经成为巨头的谷歌，异样能将AI完美地运用到医疗中，并完成“引领行业”的目的。
加上谷歌还从盖辛格医疗中心挖来了David Feinberg就职主管，后者是全美最好的成人专科医院之一。
△谷歌健康部门主管David Feinberg
有着UC伯克利学历加持的David Feinberg，曾经掌管了整个宾夕法尼亚卫生系统Geisinger的成立，并一致了这个系统在医疗范畴的各个分散项目。
当时，行业普遍以为，David Feinberg的加入能让谷歌在医疗健康范畴如虎添翼。
但理想状况是，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，照旧处于盈余形状。
详细到业务下去看，一项名为糖尿病视网膜病变筛查的业务，不断是谷歌健康对医疗AI重点宣传的核心。
谷歌此前发表在《美国医学会期刊》（JAMA）上的研讨显示，AI算法在这一研讨中起到的作用极大，使得这一工具的准确率达到了90%，实际上几秒就能出结果，“足以和眼科专家的诊断结果相媲美”。
但是，这一工具在实践运用中却出现了“水土不服”的状况。
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求相当长的工夫，病人更情愿找医生诊断。
即便如此，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，我指的不是支出，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行。
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……我们重点思索的不是营收。
音讯传递的信号，其实曾经非常明白——
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推上了言论浪尖。
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、收买的状况还有很多。
国内某家在2017年B轮获2亿投资成为AI医疗影像范畴亮眼明星的公司，还没有挺到C轮就在2019年底左左面临资金链断裂。
医疗影像辅助诊断是当时医疗AI公司扎堆投入的范畴。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习以为常，曾有影像医师笑称：
中国人的肺结节都不够用了。
以收费提供的方式进入医院只是一张入场券，迟迟找不到盈利道路的这家公司，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，但之前大张旗鼓，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规划医疗AI的窗口，次要应用AI协助医院，保险公司和制药商管理数据、辅助诊断。
但成立6年，年支出才为10亿美元，占公司总支出2%以下，至今尚未获得盈利。但是之前，IBM光是收买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。
但是，据IEEE Spectrum统计，2011-2019年时期，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。
不只如此，在2018年，Watson还被曝出给患者开错了药物，严重的话能够会致人死亡。
IBM的道路不是医学影像，而是用NLP去了解医学文本。就连图灵奖得主Yoshua Bengio，也不看好IBM的这种形式，他以为：
在医学文本文件中，人工智能系统无法了解其模糊性，也无法了解人类医生留意到的巧妙线索。
目前医疗AI公司落地状况
理想上，据动脉网调查，在医疗AI范畴中，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
但是，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妨碍。
除了数据归属权成绩，行业内目前也缺多数据的标准化规范，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，医疗范畴AI研讨的算法难以投入到消费，由于以部分数据训练出的模型，难以泛化到其他状况。
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，之前或许都太悲观了。
你怎样看？
参考链接：
[1]https://www.businessinsider.com/google-health-splitting-reorganization-sending-employees-fitbit-search-2021-6
[2]https://www.cnbc.com/2021/06/09/google-health-chief-david-feinberg-global-impact-is-goal.html
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/E-fd0wdZC78CbkUJ5gSTcw
[4]https://www.youtube.com/watch?v=tsPuVAMaADY
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