布局AI 医疗似乎是人工智能时代，IBM亟待转型的一步大棋。
1997年，IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，Watson一战成名，从此名声大噪，成为IBM持续数年经久不衰的“AI代言人”。
IBM在AI 医疗领域率先入局，从2011年开始，IBM在AI医疗上押上了重注，这一切都是为了在AI浪潮中保持自己的领先定位。
2014年初，IBM投资10亿美元专门建立“Watson Group ”，并在一年后，开始全力进军医疗健康行业。
2015年4月，IBM成立独立的Watson Health部门；到2016年，Watson花费约40亿美元收购了4家医疗数据公司，包括Explorys、Phytel 和Merge Healthcare。
而仅仅成立三年后，这一昔日的明星部门就被传出裁员50%至70%，一场“AI 医疗的泡沫破灭”，引起了整个行业的一片哗然。
IBM的“AI医生”以失败告终
IBM早在2011年开始大胆尝试改革医疗保健，给Watson指出一条AI医生的道路。当时，IBM Watson在电视上展示的突破性技术应用于医学领域——主要是其理解自然语言的能力。公司同时做出承诺，Watson的首批医疗保健产品将在18至24个月内上市。
事实上，IBM的医疗产品并没有成功商业化，从IBM的Watson医疗走出的AI医生也与设想具有很多差距，更像是执行日常任务的AI助手。
彼时，IBM已花费数十亿美元用于收购AI企业，以加强其内部开发实力，但内部人士表示，被收购公司尚未做出太多贡献。
到目前为止，监管机构只批准了少数基于AI的工具用于真实医院和医生办公室：这些开创性产品主要聚集在图像诊断领域——通过计算机视觉技术分析图如X射线和视网膜扫描图像进行诊断。而IBM却没有分析医学图像的产品落地。
除了图像领域，为人类医生的专业知识编码是一个非常棘手又浩大的工程，即便是如今最优秀的AI也难以理解复杂的医疗信息。
IBM的尝试失败，无疑向技术专家和医生们证明：试图创造出一位AI医生，这是一件极其困难的工作。
NLP搞不定医学问题，“肿瘤专家顾问”合作中断
为了找到医疗人工智能的商业案例，IBM 开展了一系列令人眼花缭乱的项目，但目前来看，项目几乎没有取得成绩。针对医疗保健系统中的所有不同参与者：医生、行政人员、保险公司和患者，以获得“使用 AI 分析大量数据集的决策支持。”IBM 宣传力度最大的项目专注于肿瘤学，希望将Watson的“认知”能力转化为大数据为患者提供个性化癌症治疗。
在许多应用实验中，Watson的 NLP 与许多其他 AI 系统一样，努力理解医学文本。“我们在 NLP 方面的表现要比五年前好得多，但仍然比人类差得多，”蒙特利尔大学计算机科学教授，人工智能研究员 Yoshua Bengio 说。
Bengio 表示，在医学文本文件中，人工智能系统无法理解模糊性，也无法了解人类医生会注意到的微妙线索，目前的 NLP 技术可以帮助医疗保健系统：“它不需要完全理解，就可以做一些非常有用的事情。”但到目前为止，没有一种 AI 可以匹配人类医生的理解和洞察力。
此外，一位肺癌专家 MarkKris 表示：“我认为没有人会知道这（实现癌症诊断）会花多长时间。”他所在的研究机构早在 2012 年就和 IBM Watson 展开了合作。
Kris 和其他医生在 2015 年训练了一个人工智能系统，该系统成为了 Watson 肿瘤产品。德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心的医生与 IBM 合作创建了一个名为 Watson 肿瘤顾问。白血病部门测试了该工具，但它从未商业化。
Watson 肿瘤顾问遭受了多方批评。有文章指出 Watson 肿瘤是无用甚至会提供危险的建议。Kris 说他经常听到批评说该产品不是“真正的人工智能”。在投入 6200 万美元之后，IBM 与 MD 安德森癌症中心的合作项目最后以失败告终而被取消。
该项目表明，机器学习的承诺与医疗保健的现实根本不匹配，在“真正的 AI”与当今医生对功能性产品的要求之间存在着巨大鸿沟。
为了把人工智能带进诊所，IBM 面临着巨大的技术挑战。IBM在很多计算领域落后于像谷歌和苹果这样的技术巨头，想要抓住医疗AI来保持自己的位置。但在投入巨大人力、财力之后，仍然逃脱不了走进死胡同的一天，究其原因，还是在于落地困难。将 AI“注入”医疗保健是一项艰巨的任务，更是一项挑战。
IBM 的领导们把 Watson Health 说成是一个曲折的“旅程”。
