谷歌也扛不住了:醫療AI探索再遇重挫,科技公司們節節敗退
2021年6月20日
又一科技巨擘,在醫療AI行業面前鎩羽而歸。
一度被視作裡程碑式項目、准備借助AI在醫療領域“火力全開”的谷歌健康,被美國媒體BI曝光正陷入重重危機之中,不得不大規模裁員重組。
此時,距離谷歌當初合並DeepMind健康業務、成立健康部門,並挖來蓋辛格醫療中心CEO領軍僅僅過去了三年時間。
當初IBM的沃森醫療陷入困境被群嘲,沒想到谷歌也逃不過類似的命運。
實際上,國內諸多的明星AI獨角獸,也相繼陷入了裁員、倒閉、資金鏈斷裂……等等窘境之中。
醫療AI賽道全球范圍內的大潰敗還在繼續。
谷歌健康,“雷聲大雨點小”
2018年11月,谷歌成立谷歌健康部門(Google Health),合並了DeepMind旗下的健康部門DeepMind Health、和負責推進“Streams”醫療APP的團隊。
對於部門合並,DeepMind創始人表示,這將是一個“重要的裡程碑”。
而當時的輿論媒體,對於谷歌健康也非常看好。
據Forbes當時發表的一篇文章預測,谷歌健康將會在醫療健康的5個領域大展身手:
促進家庭健康,包括管理用戶健康狀況、監控獨居老人等;
通過運輸解決醫療保健問題,包括自動駕駛業務對醫療領域的支持;
利用大數據對抗疾病,通過算法讓人們更容易獲取健康信息;
發明下一代可穿戴設備和跟蹤器,擴大相關市場份額;
成為醫療AI的領導者,將AI引入醫療保健中。
沒錯,當時媒體普遍認為,在AI領域已經成為巨頭的谷歌,同樣能將AI完美地應用到醫療中,並實現“引領行業”的目標。
加上谷歌還從蓋辛格醫療中心挖來了David Feinberg就任主管,後者是全美最好的成人專科醫院之一。
有著UC伯克利學歷加持的David Feinberg,曾經主持了整個賓夕法尼亞衛生系統Geisinger的成立,並統一了這個系統在醫療領域的各個分散項目。
當時,行業普遍認為,David Feinberg的加入能讓谷歌在醫療健康領域如虎添翼。
但現實情況是,直至2021年,谷歌與醫療AI相關的創新業務也沒有做起來。
谷歌最新一期2021 Q1季度財報顯示,谷歌包括人工智能DeepMind、智能醫療Verily在內的創新業務,仍然處於虧損狀態。
具體到業務上來看,一項名為糖尿病視網膜病變篩查的業務,一直是谷歌健康對醫療AI重點宣傳的核心。
谷歌此前發表在《美國醫學會期刊》(JAMA)上的研究顯示,AI算法在這一研究中起到的作用極大,使得這一工具的准確率達到了90%,理論上幾秒就能出結果,“足以和眼科專家的診斷結果相媲美”。
然而,這一工具在實際應用中卻出現了“水土不服”的情況。
2020年,谷歌與泰國公共衛生部門合作,在泰國的11所診所安裝了這一工具。
由於算法對檢查照片的要求極高,導致准確率不如預期;此外,當地醫院的網絡信號不好,從上傳照片到出結果往往需要相當長的時間,病人更願意找醫生診斷。
即使如此,這次在重組時,David Feinberg還是宣傳了這一核心項目:
當我們在談“全球影響力”時,我指的不是收入,而是讓糖尿病視網膜病變篩查這樣的產品,在印度和泰國以外的其他世界地區也能得到推廣。
對於這次變動,David Feinberg回應:
這將提高部門的影響力和執行速度……我們重點考慮的不是營收。
消息傳遞的信號,其實已經非常明確——
谷歌這個成立近3年的健康部門,根本不賺錢。
這次的谷歌健康部門重組,再次把醫療AI推上了輿論浪尖。
AI公司在醫療賽道節節敗退
畢竟,不止是谷歌,知名科技公司的醫療AI業務,面臨重組、收購的情況還有很多。
國內某家在2017年B輪獲2億投資成為AI醫療影像領域亮眼明星的公司,還沒有挺到C輪就在2019年底左右面臨資金鏈斷裂。
醫療影像輔助診斷是當時醫療AI公司扎堆投入的領域。這家公司最大的賣點肺結節診斷,則是紅海中的紅海。
一家醫院接入4、5家AI肺結節診斷產品成了司空見慣,曾有影像醫師笑稱:
中國人的肺結節都不夠用了。
以免費提供的形式進入醫院只是一張入場券,遲遲找不到盈利路線的這家公司,靠燒錢最終無以為繼。
另一家知名AI獨角獸,雖然醫療不是全部業務,但之前聲勢浩大,一度前景光明,可最近也傳出收縮業務、相關團隊整組整組地調整。
IBM的Watson Health部門,是IBM佈局醫療AI的窗口,主要利用AI幫助醫院,保險公司和制藥商管理數據、輔助診斷。
但成立6年,年收入才為10億美元,佔公司總收入2%以下,至今尚未獲得盈利。然而之前,IBM光是收購Waston就花了40多億美元。
與谷歌健康幾百人規模不同,Watson Health在2016年甚至達到過一萬人的規模。
然而,據IEEE Spectrum統計,2011-2019年期間,IBM Watson與其他機構合作的25個具有代表性的項目中,卻僅有5個合作項目推出了AI醫療產品。
不僅如此,在2018年,Watson還被曝出給患者開錯了藥物,嚴重的話可能會致人死亡。
IBM的路線不是醫學影像,而是用NLP去理解醫學文本。就連圖靈獎得主Yoshua Bengio,也不看好IBM的這種模式,他認為:
在醫學文本文件中,人工智能系統無法理解其模糊性,也無法瞭解人類醫生注意到的微妙線索。
目前醫療AI公司落地情況
事實上,據動脈網調查,在醫療AI領域中,目前真正落地並成功上市的公司,基本都處在“大數據管理”和“語音錄入”這兩個方向。
然而,這兩個方向對於技術的要求,其實都與醫療本身沒有直接關系。
關系到患者隱私的臨床數據分散在各個醫院難以互通共享,是AI醫療發展面臨的最大障礙。
除了數據歸屬權問題,行業內目前也缺少數據的標准化規范,在訓練數據上的投入是AI醫療公司一大成本構成。
吳恩達2020年在斯坦福HAI研討會的演講中也分析過,醫療領域AI研究的算法難以投入到生產,因為以部分數據訓練出的模型,難以泛化到其他情況。
吳恩達的這話,多少有點反思的意味。
畢竟想當初,他可是最看好AI變革醫療的大牛之一啊。
所以醫療AI這件事,之前或許都太樂觀了。
你怎麼看?
附圖:△谷歌健康部門主管David Feinberg
△圖源:動脈網
資料來源:https://tw.news.yahoo.com/%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E4%B9%9F%E6%89%9B%E4%B8%8D%E4%BD%8F%E4%BA%86%EF%BC%9A%E9%86%AB%E7%99%82ai%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%86%8D%E9%81%87%E9%87%8D%E6%8C%AB%EF%BC%8C%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%85%AC%E5%8F%B8%E5%80%91%E7%AF%80%E7%AF%80%E6%95%97%E9%80%80-070128623.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cDovL20uZmFjZWJvb2suY29tLw&guce_referrer_sig=AQAAAIAJo6RyvAR-fbjyTvJiXDlKx1Y86j3IV8GomZbfHnPjfFfU3XKaZVCoJIVrXyzaZeTdmrHJbL14Kgej1_WzHugjoNsei24ErgEM2b9ri3nPuGjwlR3tL5ZkSBnNnshUIFKM7nE_UZEkLZu7_f4TikrHNrDUdT4RZc3m-tBK0J_q
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91app 基本資料 在 Daodu Tech 科技島讀 Facebook 的最佳解答
#島讀回顧 #人工智慧
今年島讀網站被搜尋最多次的關鍵字是「人工智慧」(AI)。
人工智慧近年的發展迅速,許多領域都能看到其應用。
島讀今年一篇《機器學習 — 知識工作者的未來》,以「文字產生器」GPT-3 討論人工智慧,獲得不少會員迴響。
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寫論文很痛苦。有些人痛苦到整份照抄別人的論文。現在出現一線曙光,美國 OpenAI 公布機器學習模型 GPT-3(Generative Pretrained Transformer),堪稱是「萬用」的文字產生器。最近 GPT-3 開始封測,推出 API,更在矽谷引發轟動。目前已知有人用 GPT-3 寫程式、請牛頓解釋地心引力、回答醫學問題、摘要文章,甚至寫詩。
先說 OpenAI。OpenAI 是一個非營利組織,贊助者包括 PayPal 創辦人 Peter Thiel、Elon Musk 與 Salesforce 創辦人 Marc Benioff 等。其使命是確保通用人工智慧(Artificial General Intelligence)將用於服務人類,而非迫害人類。
GPT-3 則是其開發的語言生成模型,第三代的「文字產生器」(島讀去年討論過第二代)。使用者輸入一段文字,它就會生出下一個字,再繼續生出下一個字,不斷重複下去,直到人類喊停或是達到約 1,000 個英文字為止。例如我輸入:「天下分久必合,合久必 ___」,GPT-3 大概會預測下一個字是「分」。
如果我沒喊停,也沒有設定明確的任務,GPT-3 就會繼續生成下一個字,寫出一段故事或一篇文章。
或許你會問:「世界上文字千萬種,GPT-3 怎麼知道要寫論文或小說呢?」
這就是 GPT-3 驚人的地方:它是通用模型。只要使用者稍許提示,它就會自動調整輸出內容類型,不需要使用者另外精調(fine tune)。就像一個真的有用的 Siri,不管你丟什麼任務,只要是文字,它都接得下來。
例如有人簡短的提示(prompt) GPT-3「用 19 世紀作家 Jerome k. Jerome 的語氣寫一篇關於 Twitter 的文章」,GPT-3 就生出相當完整的作品。
只要是需要文字的任務,不論是回覆 email、寫新聞稿、翻譯外文、「翻譯」法律術語、編吉他和弦,甚至是寫程式,GPT-3 都能做得還不錯。一篇網路文章《GPT-3 可能是比特幣以來最重要的創新》更是格外轟動,因為讀者讀完才發現整篇都是 GPT-3 寫的。
相較於 GPT-2,GPT-3 效能是「暴力式」的飛越性成長。換言之,GPT-3 的基本架構與 GPT-2 幾乎一樣,只是參數由 15 億增加到 1,750 億(117 倍),但效果隨之大幅成長。這讓矽谷圈精神為之一振,因為代表機器學習仍可以透過擴大規模來成長。
雖說使用成本也等比增加 — 訓練一次 GPT-3 需要 460 萬美金 — 但能用錢解決的都是小問題。目前已知人類大腦的突觸約 1 百萬億個(100 trillion),是 GPT-3 的 1 萬倍。許多人不免幻想如果再來兩次升級 100 倍(共一萬倍),是不是就能逼近人類大腦了?
有成本就需要收入。OpenAI 現在提供 API,就是為將來商業化營運作準備。其他雲服務商如微軟、AWS、Google 也都開始提供機器學習「模型即服務」(Model as a Service, MaaS)。這大致可分三種應用:
● 垂直情境,簡單但量大的工作:如辨識異常、偵測錯字、回覆 email、回答客服基本問題等。這有點類似聘僱國中生實習,但聘雇的是無限個實習生。
● 垂直情境內,困難但狹隘的工作:以 AlphaGo 為代表。它打敗所有人,但只會下圍棋。
● 不限情境,多樣性比正確性重要的工作:以 GPT-3 為代表,如虛擬秘書、虛擬陪伴(《雲端情人》)、發想劇本、草擬程式碼、撰寫科技分析電子報(咦)等。
MaaS 固定成本高,因此會傾向集中於大型平台,特別是擁有資料的企業,如 Google。邊際成本現在也很高,但應該會逐漸降低,因此有利於擁有最多客戶(用量)的企業,如 AWS、微軟。
目前 GPT-3 率先大步起跑,將引發其他企業加大投資。其他企業需要差異化,因此會開發封閉的模型;GPT-3 則會是開放或開源的形式。同時,週邊的企業也需要開發工具,形成生態圈。例如目前運算的延遲嚴重,因此雲端的速度必須跟上。有更多相容的 app 提供更精準的提示,才能發揮 GPT-3 的價值。
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想知道文章對 GPT-3 的原理、隱憂的討論,歡迎試用島讀的 1 元訂閱方案:https://bit.ly/3myOL0D
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更多人工智慧內容:
[Podcast] 從邊緣挑戰雲上的人工智慧|特別來賓耐能智慧創辦人劉峻誠(公開)
https://apple.co/2WrmCgC
臉部辨識 — 30 億張照片的資料庫|執法機關熱烈採用|三條路線(會員限定)
https://bit.ly/3p791an
蛋白質的 50 年難題|AlphaFold 遙遙領先|諾貝爾獎在望(會員限定)
https://bit.ly/2LSzIBt
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走出人文學院所學不實用的框架
本課程課程目標
1. Powerpoint多媒體簡報動畫。
2. Excel函數與文獻資料庫處理。
課程大綱
1.介紹文獻數位資源管理應用。
2.如何運用多媒體簡報管理數位資源(Powerpoint多媒體簡報動畫)。
3.如何運用試算表管理數位資源(Excel函數)。
4.文獻試算表資料與分析能力
5.建置EXCEL文獻大數據與查詢系統
參考書目書名:
TQC 2016企業用才電腦實力評核-辦公軟體應用篇
作者:財團法人中華民國電腦技能基金會
吳老師 109/4/16
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91app 基本資料 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳貼文
中央Python程式入門與Django架站第3次BMI表單結果&計算圓面積DJANGO說明與表單傳遞&整理計算圓面積DJANGO與YOUTUBE表單&建立Youtube選單步驟&安裝requests與BS4與下載YOUTUBE清單&產生YOUTUBE清單HTML程式碼&將Python轉為Django說明&YAHOO與ETTODAY焦點新聞
上課內容:
01_重點回顧與BMI表單結果
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03_整理計算圓面積DJANGO與YOUTUBE表單
04_建立Youtube選單步驟說明
05_安裝requests與BS4與下載YOUTUBE清單
06_產生YOUTUBE清單HTML程式碼
07_將Python轉為Django說明
08_YAHOO與ETTODAY焦點新聞
完整影音
http://goo.gl/aQTMFS
教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入):
https://groups.google.com/forum/#!forum/ncu_python_2019
懶人包:
EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524
建置Python與Django開發環境
基本語法與結構控制
迴圈、資料結構及函式
建立專案及app與檔案處理
視圖與模版
資料庫及後台管理
資料查詢與新增功能實作
資料刪除和修改功能實作
專題:新聞公告系統、網站留言版、網路相簿、購物車、美食地圖
部署網站
參考書目
Python架站特訓班:Django最強實戰作者: 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著?出版社:碁峰?出版日期:2017/08/31
吳老師 108/5/10
Python,Django,中央大學資工系,福建師範大學,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境,網路爬蟲
91app 基本資料 在 吳老師教學部落格 Youtube 的精選貼文
Python程式入門與Django架站第16次(資料庫查詢系統&回顧寫入與查詢&將member讀到資料庫中(先讀取檔案)&將member讀到資料庫中(轉為串列)&批次寫入與關鍵字查詢&查詢系統改寫為Django版本)
上課內容:
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02_回顧寫入與查詢說明
03_將member讀到資料庫中(先讀取檔案)
04_將member讀到資料庫中(轉為串列)
05_批次寫入與關鍵字查詢
06_查詢系統改寫為Django版本
完整影音
http://goo.gl/aQTMFS
教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入):
https://groups.google.com/forum/#!forum/labor_python_2018
課程簡介:入門
建置Python與Django開發環境
基本語法與結構控制
迴圈、資料結構及函式
建立專案及app與檔案處理
視圖與模版
資料庫及後台管理
資料查詢與新增功能實作
資料刪除和修改功能實作
專題:新聞公告系統、網站留言版、網路相簿、購物車、美食地圖
部署網站到Heroku
上課用書:
Python架站特訓班:Django最強實戰作者: 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著?出版社:碁峰?出版日期:2017/08/31
It's Django--用 Python 迅速打造 Web 應用
袁克倫、楊孟穎
出版商:碁峰
出版日期:2015-06-08
Python新手使用Django架站的16堂課:活用Django Web Framework快速建構動態網站
作者: 何敏煌
出版社:博碩
吳老師 107/3/3
ECLIPSE,Django,Python,新北市勞工大學,EXCEL,VBA,函數,網站設計,資料庫設計,程式設計,線上教學,PYTHON與Django安裝環境