据《华尔街日报》报道，IBM 计划出售 IBM Watson Health（沃森健康）业务。让IBM给予厚望的沃森，推出十来年，都没能达到人们的预期。
沃森健康是近年来 IBM 最引人注目的计划之一，也是该公司对医疗健康行业所下的一个大“赌注”。
这个赌注要追溯到2011年，那一年， IBM 的认知计算系统沃森在问答节目中首次击败了人类，斩获冠军。
第二天，IBM 就宣布了沃森新的职业方向：成为一名人工智能医生。随后身价大涨的沃森逐渐成为了 IBM 乃至全球 AI 项目的代表。
美国智力竞猜节目《危险边缘》
2013 年，IBM 更是将研究重心聚焦于肿瘤治疗这一最大的、人类尚无法攻克的医学挑战上。
2015 年，IBM 成立了专门的部门 沃森健康，可见其当时的决心。IBM 前 CEO 罗睿兰曾把沃森健康称之为公司的“登月计划”。
但AI 的基础是大量训练数据。为了获得这些数据，IBM 烧了约 40 亿美元收购了 4 家医疗领域数据驱动型公司。
2016 年，成立仅两年的 Watson Health，员工规模已经达到一万多人。
声势壮大的宣传、数额庞大的并购、权威机构的合作，IBM 通过一系列举措让外界对沃森健康的预期提得非常高。
但可惜，沃森健康并没有达到人们的期望。
第一大原因，很多医生不愿采用人工智能。
安德森癌症中心曾与 IBM 合作，投入6200万美元为肿瘤学家创建咨询工具。该工具利用自然语言处理技术来汇总患者的电子健康记录，然后匹配数据库提供治疗建议。但最终结局却是双方在 2017 年 2 月终止了合作关系。
为什么？
第二大原因是人员冗杂。
2018 年 5 月，美国媒体报道，沃森健康部门要解雇大约 50%-70% 员工，大量收购使得公司面临人员臃肿问题。
第三个，也是最致命的原因，诊断不准。
2018 年 7 月，沃森被爆出现致命 Bug，给有出血症状的癌症病人开了容易导致出血的药品，严重时可致患者死亡。
丹麦一医院在研究中指出，沃森给出的诊断方案，与专家给出的仅有 30% 重合度，因此拒绝采购沃森系统。
2019 年 4 月，IBM 宣布，由于市场表现不佳，基于 AI 技术的“新药发现项目”停止开拓新客户。
当前 AI 应用于医疗最普遍的场景是识别医疗影像，比如视网膜眼底影像。而沃森所挑战的是诊断问题，并且还是医学上难度最大的肿瘤治疗领域。在该问题上，沃森健康面临着数据和 AI 智能的双重挑战。
首先，沃森数据集存在问题。数据集存在认知偏见，缺乏有效的逻辑推理，缺乏质控、缺乏本土化优化。
图灵奖得主约书亚本希奥曾表示，在医学文本文档中，AI 无法理解歧义，也无法找到人类医生会注意到的细微线索。
其次，虚拟诊断为伪需求，沃森只能比人类医生更快地给出相同的诊断结果，却无法治疗人类医生治不了的玻花了一堆钱，只是速度变快了一点点，并没有什么“新意”才是沃森最大的问题。
IBM 的失败并非技术原因，更多的是因为 IBM 强大的技术无法与医疗系统相兼容，机器学习的模式与医生的工作方式又无法匹配。在巨大的风险面前，医生只会将沃森的诊断结果作为参考，依然会进行大量临床研究，它对医生的意义，也就大打折扣。
谁会要一个只比人类快，却需要人类花大量时间辅助的AI呢？
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