Qualche giorno fa il Wall Street Journal ha riferito che il colosso americano IBM stava considerando la vendita del suo braccio “sanitario” Watson Health, che dieci anni fa era quasi sinonimo di intelligenza artificiale nella Salute.
Una notizia che non è stata accolta come una sorpresa dagli addetti ai lavori. Watson Health è cresciuta notevolmente da alcuni anni a questa parte, complici principalmente alcune acquisizioni mirate e multimiliardarie. Ma gli obiettivi di IBM potrebbero essere cambiati.
La difficoltà di Ibm Watson nella Salute
Infatti vi sono state anche alcune battute d’arresto di alto profilo “lungo la strada del successo”. Tra le “buche” incontrate dal sistema IBM vi è quella del nosocomio (ed ex partner storico) MD Anderson Cancer Center di Houston (Texas), dove la tecnologia di calcolo cognitivo è stata distribuita per la prima volta nel 2013 per aiutare gli oncologi a cercare soluzioni contro il cancro nel sistema sanitario nazionale (in combinato con l’analisi dei dati dei pazienti), con l’ambito obiettivo di sviluppare nuovi strumenti di supporto decisionale alimentati da intelligenza artificiale.
Tuttavia, nel 2018 le due organizzazioni si “lasciarono”, con MD Anderson che staccò la spina al progetto in seguito a molteplici esempi di raccomandazioni di trattamento non sicure ed errate. Anche altri clienti si sono tirati indietro nella loro partnership e nel loro supporto (soprattutto economico) a Watson, mentre ci si interrogava circa l’affidabilità dell’Intelligenza Artificiale applicata al settore sanitario americano, costellato di promesse e di insidie. Allo stesso tempo, IBM rese prioritario dimostrare i molti modi in cui l’intelligenza artificiale e il Machine Learning stavano portando benefici in campo clinico.
Tuttavia vi sono state continue innovazioni e partnership. Per ultima, nel febbraio 2020 è stata annunciata una nuova collaborazione con Humana. Come hanno congiuntamente dichiarato, Humana e IBM Watson Health stanno “unendo le forze” per una nuova collaborazione, che utilizzerà la piattaforma di Intelligenza Artificiale conversazionale di IBM per ottenere maggiore chiarezza e trasparenza sui benefici e altre questioni correlate per i membri del gruppo Humana Employer.
L’AI rende poco
Il Wall Street Journal riporta che IBM Watson Health genera circa un miliardo di dollari di entrate ogni anno e nonostante ciò non si mostra “attualmente redditizio”. Mentre una vendita non è un dato di fatto – e qualsiasi valutazione potenziale rimarrebbe come una questione aperta – IBM ha reso ben chiaro che vorrebbe semplificare e rifocalizzare le sue energie sul suo (più redditizio) business del cloud ibrido, nonché su altri casi d’uso della tecnologia di Intelligenza Artificiale. Questo è evidente, in parte, dall’annuncio dell’ottobre scorso che IBM si sarebbe divisa in due società separate, con una società che mantiene quelle iconiche “tre lettere” (acronimo di “International Business Machines”) e un nuovo gruppo quotato in borsa conosciuto semplicemente come NewCo. Quest’ultima, nel frattempo, aiuterà i clienti IBM con la modernizzazione delle infrastrutture e l’ottimizzazione del settore IT.
L’amministratore delegato di IBM Arvind Krishna ha affermato che intravede un’opportunità nel cloud computing ibrido che potrebbe fruttare fino a un trilione di dollari in tutto il mondo nei prossimi anni. Una cifra che ben ottenebra quella di IBM Watson… Per il CEO di IBM le esigenze di acquisto dei clienti per i servizi applicativi e infrastrutturali stanno divergendo, mentre l’adozione della piattaforma di cloud ibrido sta accelerando, con una richiesta di mercato sempre più forte. Nel suo primo giorno come CEO di IBM (gennaio 2020), Krishna prese un impegno per la crescita del colosso USA, dichiarando che la chiave del successo aziendale sarebbe stato un focus sulla piattaforma cloud ibrida aperta e sullo sfruttamento delle capacità delle tecnologie di Intelligenza Artificiale in mano ad IBM. Giorno per giorno, prodotto per prodotto, progetto per progetto, il tutto dedicandosi ad aiutare i clienti IBM a sbloccare l’immenso valore che l’azienda rappresenta.
IBM ha lavorato seriamente per costruire la sua Watson Health, attraverso la sua serie di acquisizioni mirate dal 2015 poi. La logica di una piattaforma di successo è che attrae reti di utenti su larga scala con la sua semplicità, e che “il suo insieme è maggiore della somma delle parti” di cui è composta. In mezzo alla guerra delle piattaforme di Digital Health, questa potenziale uscita di scena di IBM potrebbe essere vista come una sorta di “avvertimento” agli altri colossi (es. Google), ossia che il raggruppamento di una vasta gamma di risorse intorno a uno pool tecnologico non è la stessa cosa che costruire (e gestire) una piattaforma.
Che significa per il futuro dell’AI in Sanità
Naturalmente, la notizia di una potenziale vendita di Watson Health ha fatto (e fa) storcere il naso ad alcuni che si chiedono ad alta voce come affrontare la questione (più ampia) del potenziale dell’Intelligenza Artificiale in sanità. C’è da essere ottimisti circa le intuizioni cliniche e i miglioramenti dei risultati che l’Intelligenza Artificiale può portare, in generale. Il business di IBM su Watson Health si è formato come risultato di diverse acquisizioni, con una (probabile) decisione di vendere che può anche aver avuto a che fare con le prestazioni di quelle unità in cima alla piattaforma Watson. Ciò che è certo, tra le sfide fondamentali per l’Intelligenza Artificiale, è che i dati storici figurano come una “guida limitata al futuro” quando si diagnostica e si trattano condizioni complesse in medicina.
IBM Watson Health mirava a distruggere il cancro mediante l’utilizzo di un supercomputer; tuttavia ha sperimentato un fallimento di alto profilo con la texana MD Anderson, creando una battuta d’arresto non solo per IBM, ma per l’idea (americana) dell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale in sanità.
Il Wall Street Journal ha attribuito il fallimento alla difficoltà di usare dati per l’AI in un ambito complesso come quello sanitario, dove i dati sono spesso a compartimenti stagno; ma anche all’arretratezza dell’algoritmo di IBM, che non vi ha investito tanto quanto Google.
Tuttavia questo non dovrebbe essere visto come un ripudio del potenziale dell’Intelligenza Artificiale per migliorare il mondo sanitario. Infatti questi punti sono da vedere più come “trampolini di lancio” scientifici piuttosto che come battute di arresto; ed è necessario continuare ad essere ottimisti circa l’uso dell’Intelligenza Artificiale nell’assistenza sanitaria.
La performance dell’Intelligenza Artificiale applicata al mondo sanitario, in questo momento, è più simile a quella del riccio che della volpe. Citando il lirico greco Archiloco, “la volpe sa molte cose, ma il riccio ne sa una grande”, con il riccio che può risolvere un problema alla volta, soprattutto – come nel nostro caso – quando il problema segue modelli familiari individuati in una serie di dati “ristretti”. Le storie di successo in sanità, infatti, hanno riguardato aree specifiche come la sepsi e le riammissioni (riccio), non settori estesi e generalizzati (volpe).
Gli sforzi di Watson Health per applicare l’Intelligenza Artificiale in aree come la cura del cancro potrebbero aver sottovalutato le sfumature della “sfida”, sfociando in un’area grande ed incontrollabile.
