IBM“碰壁”:医疗保险科技这条路上,技术与盈利一个都不能少

2021-03-11 14:28
作者:保观
来源:保观

近日,IBM出售Watson Health的消息不胫而走。据《华尔街日报》报道,IBM的Watson Health业务整合了人工智能、分析和数据,为医院、保险公司和制药公司提供了诸多信息,每年可带来10亿美元的收入,但由于该部门无法盈利,IBM拟出售该部门,并将重点投入到利润丰厚的云计算市场。


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我们常说,颠覆保险领域的可能是来自行业外的技术和模式。但是前有亚马逊、摩根大通和伯克希尔·哈撒韦三大巨头合资成立的Haven关停,后有IBM出售Watson Health,面对保险这个巨大、复杂的市场,巨头们野心勃勃又屡屡碰壁。市场对所有人都是公平的,不管是积淀深厚的行业劲旅还是初出茅庐的创业公司,都要面临技术、盈利等等挑战。


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Watson Health在医疗领域的高开低走


Watson Health是IBM的子公司,最初在2011年的一档智力挑战节目Jeopardy中击败两位真人选手夺冠,展现出了超强的自然语言处理能力,之后向商业化模式转型。Watson总部位于纽约阿蒙克,致力于通过高级信息技术,帮助客户促进医学研究、临床研究和医疗保健解决方案。

 

Watson Health专注于医疗领域,旗下的品牌包括用于分析乳房X线照片和MRI的Merge Healthcare、用于协助患者沟通的Phytel以及用于分析复杂医疗数据的Truven Health Analytics。

 

Watson Health推出了一系列项目,为人熟知的包括Watson for Oncology、Watson for Clinical Trial Matching以及Watson for Genomics。其中,Watson for Oncology可以为医生和癌症患者提供相关诊疗信息和建议,帮助他们制定个性化、循证的癌症治疗方案;Watson for Clinical Trial Matching 主要为临床试验寻找合适的可参与患者;Watson for Genomics 是基因测序技术,能够对肿瘤进行精准治疗。


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Watson for Oncology


尽管Watson Health在医疗保健领域的举措诸多,然而却并不总是顺利。一方面,该公司的许多项目均已失败告终。例如,2013年,Watson Health与MD安德森癌症中心开展了一项试点计划,以推进根除癌症的使命。然而,在花费了6200万美元之后,该项目并没有达到预期目标,目前已经停止。2016年7月29日,IBM和印度领先的医疗机构Manipal Hospitals合作,推出针对癌症患者的IBM Watson for Oncology。但是2018年12月,Manipal终止了这一合作。


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德克萨斯MD安德森癌症中心的临床研究员Courtney DiNardo在与病人交谈时向IBM Watson咨询

 

另一方面,业界对Watson Health的技术和所采取的方法并不看好。虽然其AI技术在训练的过程中可以很好地收集患者症状,并提出一系列诊断方法,但是用于训练的数据和环境始终是脱离实际环境的,因此在混乱的医疗卫生保健系统面前,Watson Health的许多技术并不能发挥其应有的价值,其机器学习的工作方式与医生的实际工作方式并不匹配。


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在医疗保健行业,尽管一些数据可以很容易地通过技术进行解析,例如一些检测结果和生命体征测量结果,但其中大部分是非结构化信息,例如医生的诊疗书等。这些叙述性文字约占典型患者记录的80%,而且用了很多行话、速记和主观陈述,Watson Health的AI技术显然还不能理解这些数据。


蒙特利尔大学计算机科学教授、领先的AI研究员Yoshua Bengio表示,与5年前相比,NLP的表现虽然有了令人难以置信的进步,但仍然比人类差得多。在医学文本文件中,人工智能系统无法理解模棱两可的信息,也无法从人类医生会注意到的微妙线索中汲取灵感。与许多其他AI系统一样,在许多尝试的应用程序中,Watson的NLP都难以理解医学文本。


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保险领域:AI助力信息收集与决策

 

专注医疗领域的基础上,Watson Health也在进军保险领域。早在2011年,IBM就与WellPoint(Anthem)建立了业务合作关系,Watson将利用专业知识,帮助医疗保健提供者决定治疗方法。WellPoint内部的护士和临床医生使用Watson的系统确定治疗方案,随后健康保险公司确定哪种治疗方法是更合理、适当和有效的,进而确定保障范围。

 

2017年,日本保险公司Fukoku Mutual与IBM 签订了一项合同,使用后者的AI技术收集理赔所需的信息,包括保单持有人的医疗证明以及手术或住院时间的数据。据说这一技术可将生产率提高30%,并节省1.4亿日元的运营成本。但是从Fukoku Mutual的年报中可以发现,该公司截止2017年第一季度的运营成本为872.18亿日元,而截止2018年第一季度的运营成本为884.77亿日元,成本不降反增,这一数据也说明,IBM Watson的AI并未起到降低成本的效果。

 

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 截取自Fukoku Mutual2018年第一季度报告

 

在前不久,Watson Health还与Humana Insurance合作构建了医疗保健虚拟助手。这是一款由IBM Watson对话式AI驱动的聊天机器人,为寻求健康和牙科保险的雇员提供个性化帮助。


IBM Watson Assistant for Health Benefits可以回答有关健康计划的问题,并在用户要求时估算费用,同时运用对用户的了解,调整回复,并根据具体情况提供更加个性化和准确的信息。当用户打电话时,Watson还将帮助Humana员工收集信息,以便该员工可以更好地提供服务。130万名Humana Employer Group医疗人员和180万名牙科会员将成为第一批使用聊天机器人的用户。


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一句话来说,Watson入局保险领域的方式是利用各种AI技术,为保险公司提供客户互动、帮助收集信息并提供见解,协助保险公司进行定价、承保、提供建议并处理理赔等。但是,自IBM Watson成立以来,其在保险乃至医疗保健行业推出的大约50个项目鲜有取得成功,且在大多数项目中,Watson并未推出可用的相关工具,更不用说将其投入商业化。

 

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AI能力不足,入局医疗保险领域终败北

 

回顾Watson在保险和医疗领域这些失败的案例,我们也可以看到这家公司一些显而易见的问题,具体包括业务管理不善、AI能力未达到期望水平以及目标脱离实际。

 

我们知道,任何人工智能都需要大量数据的训练。显然,IBM Watson也意识到了这一点,该公司在2015年和2016年收购了Phytel,Explorys和Truven,后者为Watson带来了大量医疗保健数据以及专有分析系统,以便挖掘数据并获取见解。此外,被收购的公司还带来了医疗保健提供商等一些现有客户,Watson可使用分析,帮助这些客户改善护理和财务状况。 


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 图片来源:IEEE Spectrum


然而,这几起收购效果并不理想。2018年,IBM Watson进行了一次大裁员,被裁掉的员工大部分属于收购的三家公司的员工。这一点某种程度上也表明,IBM Watson看中的是这三个部门的数据,而非人力,但是它忽略了,数据和分析能力往往是由人工构建的,裁掉了员工,对数据的维护和分析必定会出现问题。

 

Phytel在被收购时正在开展一个项目,将分析与自动化的患者交流系统结合在一起。诊所可以使用该系统搜索患者记录,并找到所有逾期未进行结肠镜检查的45岁以上男性,然后使用自动呼叫提醒他们安排检查。寻找这些患者是预防性护理的关键部分,定期检查可以在治疗之前尽早发现问题。

 

而合并后,IBM叫停了这一项目,重新开展了一个项目,将Phytel与Explorys的数据库和分析部门进行合并,这些合并需要耗费大量的时间、人力和物力,但是这一结合了Phytel和Explorys功能的新产品并没有顺利推向市场。


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据被裁掉的Phytel员工透露,Phytel被IBM收购时有150多个客户,如今大约有80个。这些员工表示其流失的客户都选择了规模小、价格便宜但是有很强的AI能力的公司。他们认为IBM会将Phytel提升到一个新的水平,而不是在三年之内将其摧毁。

 

另一方面,Watson的AI能力并没有所声称的那么强大,这一点在前面的案例中也有印证。对于结构化、标准化的数据,IBM Watson处理的准确度非常高。在The Oncologist于2018年发表的一篇论文中,研究小组报告说,Watson的Oncology Expert Advisor能够从病历文本文档中准确提取信息,当处理诊断之类的清晰概念时,它的准确度得分在90%到96%之间。但是在许多文本中,数据可能会丢失,医生可能以非结构化、标准化的方式记录下来,或者不按时间顺序排列,在处理这些信息时,Watson的准确率只有63%到65%。只能再次感叹,虽然人工智能技术取得了长足进步,但这些经过大量数据训练后的机器的逻辑性离“人性化”还是差得远。

 

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IBM Watson的另一个问题是目标有些脱离实际。背负了万丈光芒,Watson一心认为AI可以替代人类,致力于打造AI超级医生,但是在迈向这一目标的过程中,其与各种顶级医疗机构合作的项目却屡屡以失败告终。


在合作伙伴提议将某些提供诊疗建议的工具推向市场的时候,IBM Watson表示拒绝,并称其目的不在于这些基础的功能,而在于用AI改变整个医疗行业。据说,IBM Watson的肿瘤工具在美国很难找到买家,肿瘤专家更相信自身的专业实力,而不需要AI“教他们做事”。而印度、韩国、泰国和其他地区的医院倾向于采用IBM的技术。这些医院的真正目的也只是利用IBM Watson品牌进行营销,告诉患者他们将接受AI的治疗。

 

在保险领域,最近IBM Watson与Humana合作提供虚拟医疗保健助手的举措似乎表明,它终于决定要更接地气,踏踏实实做事了。Watson可能已经意识到,打造AI超级医生已不可能,但退而求其次,将AI技术和医疗数据用于医疗保险行业,打造虚拟助手的方案也不错。

 

然而,现阶段保险行业最缺的是能够改变行业流量、获客痛点的技术。保险行业中AI技术也很常见,但缺的是实力强的AI技术。尽管IBM Watson在医疗方面的AI能力受到质疑,但瘦死的骆驼始终比马大。拿到保险领域,IBM Watson的AI技术也足以艳压大部分公司。


无论Watson最终花落谁家,而只要好好利用数据和技术资源,必定会闪闪发光。在保险领域,除了为Humana开发虚拟助手,我们也期待IBM Watson会有更多的举措。