万字长文还原IBM Watson：访谈众多医生、AI专家、相关企业【迄今最全】( 六 ) 文

实际上，大部分针对Watson的批评，都是指其夸大宣传，对Watson前景过于乐观的声明。

如果说目前沃森还没有取得显著成就，那么最明显的阻碍之一就是它需要特定类型的数据进行“训练”，这些数据通常要么非常紧缺，要么难以访问。这不是沃森独有的问题，这是整个医疗机器学习领域面临的通病。

尽管数据匮乏影响了沃森的开发速度，但这对IBM的竞争对手们的影响更大。在医疗AI的算法和模型训练中，获取数据的最佳途径是与大型医疗机构密切合作，但这些机构往往在技术上非常保守。

由于医疗的严谨性，AI产品需要大量的临床数据验证才能得到认可。虽然现在各大医院对医疗AI持开放的态度，但是同类产品之间的竞争也异常激烈，经常出现一个科室有多种同类产品供医生使用，对于临床数据的获取存在一定难度。

Watson“医生”最大的特点，就在于它能快速地学习和进步。2017年，Watson“医生”新增癌种4个，新增治疗6项，各项指标都在持续地升级和改进。而到2018年，Watson“医生”新增治疗方案已经覆盖乳腺癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌、宫颈癌、卵巢癌、前列腺癌、膀胱癌、肝癌、甲状腺、食管癌和子宫内膜癌13个癌种。据介绍，Watson“医生”学习的论文研究数据中，目前已经包括香港专家的论文。