作者：张田勘

　　近日，美国《华尔街日报》报道，国际商业机器公司（IBM）正在考虑如何出售沃森医生（也称沃森医疗，Watson Health）。原因是，尽管沃森医生现在的业务年收入约10亿美元，但仍未实现盈利。为此，新上任的IBM首席执行官阿文德·克里希纳（Arvind Krishna）发布了全员工信，表示IBM将专注于将人工智能和混合云作为未来的关键技术，着手简化公司业务线。

　　从2011年沃森医生声名鹊起到今天IBM打算抛售沃森医生，这10年的成长期似乎说明了AI进入医疗系统并不顺利。不过，这究竟是AI在医疗系统水土不服而深陷瓶颈呢，还是沃森医生遭遇滑铁卢以致一败涂地，目前难有答案。

　　“沃森”是2007年开始研发的一个人工智能系统，是20多名IBM的研究员4年心血的结晶，并以IBM创始人托马斯·J·沃森的姓命名。“沃森”拥有理解自然语言和精确回答问题的能力，2011年开始进入医疗领域。

　　从2012年3月起，沃森医生先后进入纪念斯隆-凯特琳癌症中心（MSK）、妙佑医疗国际（Mayo Clinic）、奎斯特诊断公司（Quest Diagnostics）等全球知名医学研究机构，专业人员研发了多个专科沃森医生，如肿瘤专家顾问（OEA），其中又包括三种沃森医生：沃森肿瘤解决方案（Watson for Oncology）、沃森临床实验匹配解决方案（Watson for Clinical Trial Matching）和沃森基因解决方案（Watson for Genomics）。

　　事实上，在这些AI肿瘤医生中，只有沃森肿瘤解决方案的应用多一些，而且出售给了较多医院的肿瘤科或专科肿瘤医院。但是，沃森医生只是进入到学习区别不同癌症的基础阶段，在实践中仅有少数医院采用。就像智能汽车，目前难以进入实际应用。

　　原因在于，沃森医生的临床诊疗并非完全准确和适宜，而且还可能出错。沃森医生的诊疗程序是，输入医疗记录-分析医疗数据-治疗方案排序和提供治疗方案，包括几种推荐方案、考虑方案和不推荐方案，并注明采用此方案的生存率、不良反应发生率、药物相互作用等相关信息，帮助医生、患者了解该方案的疗效与风险。

　　但是，沃森医生提出的诊疗方案也会有悖医疗规律和临床认知。例如，一位65岁的男子被诊断为肺癌，且伴有严重的出血症状。沃森医生给出的治疗方案是，在接受化疗的同时服用贝伐珠单抗。不过，药物不良反应提示，这种药物会导致严重的甚至致命的出血，因此该药不适用有出血症状的人。也就是说，沃森医生给出的是不安全的用药建议。

　　这可能并非是沃森医生的错，而是有效样本和数据不足，以致沃森医生无法判断对出血癌症病人不能使用贝伐珠单抗。这同时也说明，沃森医生的综合判断能力和逻辑推理能力与人类医生有差距。

　　沃森医生的有效数据不足反映在多个方面。做出正确的诊断和提供合适的治疗方案，需要以病理学为标准，以影像组学、蛋白组学、微生物组学、基因组学等为辅助，这是一种多中心联动的、综合海量数据的决策。同时，针对不同疾病的模型，数据的构建方法也不一样。沃森医生所拥有的有效数据量现在还达不到这种要求。

　　不同国家和地区的差异也影响到沃森医生的适用范围。早在2017年，一家公司就打算在中国引进沃森肿瘤解决方案到中国，覆盖150家地市级的三级综合医院，并培训相应的医生。但是，事至今日也难以如愿，原因在于沃森肿瘤解决方案都是国外的肿瘤案例，没有中国的病例。

　　另外，沃森医生面临一个长期难以解决的问题——责任承担。沃森医生出错，该如何追究医疗事故？是研发沃森的公司，如IBM，还是应用沃森医生的医疗机构，以及实际采用沃森医生的人类医生呢？

　　如果说，沃森医生目前只是卡在深度学习问题上，则可以理解为面临瓶颈，未来可以逐步改进。但如果医疗事故或误诊的责任承担问题迟迟难以明确，那么，其在长远发展上很可能将不只是遭遇滑铁卢。（张田勘）