#用最前沿的AI技術來解決最困難的醫療問題_這件事情本身就很Sexy
#NLU是自然語言處理中不可或缺的一部分其負責形成對特定文本意義的擬人化理解
#WatsonHealth的挫敗是因為命題訂得太困難了？
IBM Watson 的發跡來自於一個益智類節目，透過NLU理解自然語言（患者的電子病歷），然後檢索文本數據庫（治療方案和最新醫學文獻），最終給出答案。 這個方案的價值在於，每天有將近 8000 篇醫療文章發布，醫生一篇篇讀是不可能的，AI 能幫助醫生閱讀最新醫學成果。
2013年開始，IBM把重心轉向癌症腫瘤治療，這是人類的大難題，如果能用人工智慧解決，也是一大好事，2015年IBM成立 Watson Health，也花費了40億美金收購四家醫療領域的數據公司，員工也到達一萬人。卻在之後的發展逐漸遭到瓶頸~
歸根到底，對 Watson Health 來說致命的問題在於，它的診斷結果不準確。有十幾位使用過該系統的機構和醫生反饋，其癌症應用成效甚微，某些情況下還會出錯。並且， 由於缺乏罕見病例數據，Watson 的更新速度跟不上癌症治療的發展速度 。
當前 AI 應用於醫療最普遍的場景是識別醫療影像，比如視網膜眼底影像。而 Watson 所挑戰的是診斷問題，並且還是醫學上難度最大的腫瘤治療領域。在該問題上，Watson Health 面臨著數據和 AI 智慧的雙重挑戰。
IBM Watson Health的挫敗是因為命題訂得太困難了嗎？想聽聽大家的看法~
IBM 大名鼎鼎的 Watson Health 正考慮出售，人類的 AI 醫療夢該醒了？
https://lnkd.in/gvGJDdq
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