IBM прекращает продажи Watson AI для поиска и исследования лекарств
По мере того, как строился гипо-цикл ИИ, мы получили множество заявлений о том, какие усовершенствования и прорывы может предоставить технология. Одной из самых фундаментальных - и потенциально важных - была идея о том, что мы можем использовать ИИ для поиска новых лекарств и методов лечения для существующих состояний, когда текущие варианты оказались недостаточными.
Это обещание само по себе оказалось недействительным. IBM объявила, что прекратит продавать свою систему Watson AI в качестве инструмента для поиска лекарств. Это громкое отступление для компании, которая активно рекламировала ИИ как полезную для этих целей и столкнулась с проблемами в прошлом году, когда в отчетах указывалось, что ее системы давали неправильные, опасные рекомендации для онкологических больных (рекомендации системы никогда не вводились в эффект).
В то время как IBM ссылается на вялые продажи в качестве причины своего ухода, потенциальные проблемы могут быть вызваны более глубокими проблемами. Недавнее глубокое погружение IEEE Spectrum раскрывает контекст этих проблем. Итог: после нескольких лет работы и нескольких проектов самогона, IBM мало что может показать в своих усилиях. И компания создала определенное количество недоброжелательности к себе, пишет IEEE, потому что она использовала агрессивный, ориентированный на маркетинг подход к AI и Watson, обещая грандиозные достижения, которые не точно отражают то, что система действительно может надежно достичь.
Уотсон поразил мир своей эффективностью в «Опасности» и способностью анализировать отношения между словами, а не рассматривать их как поисковые термины. Теоретически, Уотсон мог использовать свой механизм для сортировки множества медицинских данных подобным образом, находя скрытый сигнал в системе, наполненной шумом. Реальность не сотрудничала. Из небольшого количества исследований, проведенных по использованию ИИ для улучшения результатов лечения пациентов, ни одно из них не было связано с Уотсоном из IBM.
Часть IEEE старается изо всех сил отметить, что IBM столкнулась с огромными проблемами, пытаясь вывести свою программу искусственного интеллекта в Интернет и эффективно использовать ее для медицины человека. Ничего подобного Уотсону (или тому, что Уотсон должен был быть) никогда не существовало. Никто не знал, как его построить. Йошуа Бенжио, ведущий исследователь ИИ в Университете Монреаля, подытожил усилия, направленные на то, чтобы помочь ИИ понять медицинские тексты и терминологию таким образом: «Мы работаем с НЛП невероятно лучше, чем пять лет назад, но мы все еще невероятно хуже, чем люди «.
Проблемная проблема
Проблема Уотсона состояла не в том, что он не работал. Проблема в том, что Уотсон не делает правильные вещи. Несмотря на то, что он быстро научился принимать и обрабатывать огромные объемы данных, он столкнулся с большими трудностями при определении фрагментов информации в рамках исследования, которые могут привести к тому, что врачи действительно изменят свой процесс лечения. Это особенно верно, если соответствующая информация была второстепенной для основной точки исследования.
Поскольку данные о пациентах не всегда были должным образом отформатированы или даже расположены в хронологическом порядке, у программного обеспечения были проблемы с пониманием истории пациентов. И система была неспособна сравнивать новых больных раком с базами данных предыдущих пациентов, чтобы обнаружить скрытые схемы лечения, потому что такие практики не будут считаться научно обоснованными. Чтобы дать строгую рекомендацию на основе доказательной медицины, необходимы двойные слепые исследования, метаанализ и анализ системных доказательств, а не система ИИ, утверждающая, что обнаружила сходство между различными типами пациентов.
Непонятно, что будет за Уотсоном, если что-нибудь. Инструмент имел некоторый успех в узких, специализированных приложениях с меньшей неопределенностью. Но несмотря на десятки запланированных инициатив, океанов ажиотажа и значительных инвестиций, IBM Watson for Drug Discovery явно не достигла своих целей.
Читать далее
Интеллектуальные лекарственные контактные линзы могут помочь лечить глаукому
Удивительно, но изобретатели линз говорят, что их на самом деле удобно носить.
Ученые обнаруживают молекулу, которая может бороться с лекарственными устойчивыми бактериями
Команда химиков и молекулярных биологов, по -видимому, нашла ключ к борьбе с лекарственной устойчивостью, и она скрыта в молекуле под названием fabimycin.
ИИ помогает биотехнологическим лабораториям генерировать строительные блоки для новых лекарств
Единственные белки, которые мы можем использовать для создания фармацевтических препаратов, - это те, которые мы знаем, так почему бы не добавить в эту кучу?
23andMe, GlaxoSmithKline будет использовать вашу ДНК для разработки новых лекарств
Генеральный директор Anne Wojcicki сегодня объявила, что 23andMe работает с производителем лекарств GlaxoSmithKline (GSK) для разработки новых лекарств и лечения с помощью всех этих генетических данных, которые компания имеет в архиве.