Aunque en un primer momento IBM utilizó mucho los «éxitos» de su Watson con el que pretendían curar el cáncer, la verdad es que a pesar de la gran inversión en su desarrollo los resultados obtenidos no ha han conseguido rentabilizar.
Ya, incluso en PcDeMaNo allá por el 2018, nos haciamos eco de la gran cantidad de críticas negativas desde el mundo sanitario hacia el desarrollo de IBM que más que una solución se estaba convirtiendo en un problema de seguridad por sus diagnósticos totalmente erróneos.
Por ello, ya desde primeros del pasado año se empezó a rumorear sobre la intención de IBM de deshacerse de su división de Watson Health para centrarse en la nube para recuperar el terreno perdido frente a sus grandes competidores, como Microsoft o Amazon.
Hay qe recordar que Watson Health estaba enfocada en el empleo de inteligencia artificial para ayudar a hospitales, aseguradoras y farmacéuticas a administrar sus datos, tiene aproximadamente mil millones de dólares en ingresos anuales.
Por otra parte, IBM ha gastado miles de millones de dólares en reforzar el sector de la salud con inteligencia artificial con la adquisición de compañías como Truven, por la que pagó 2.600 millones o Merge Healthcare, por la que desembolsó casi 1000 millones. Pero el negocio no parece funcionar, pues el sector de la medicina aún es reacia al empleo de inteligencia artificial. En concreto, según los resultados de IBM del cuarto trimestre de 2020, los ingresos de aplicaciones cognitivas, división en la que se engloba Watson Health, se quedaron en 1.500 millones de dólares, cifra que refleja un descenso interanual del 2%.
Aunque IBM presentó ayer mismo la venta de su Watson Health tan solo para alinear su crecimiendo en el desarrollo de la nube, otros lo ven más como la respuesta a un gran error que nunca ha sabido gestionar a pesar del futuro prometedor que podría tener la aplicación de la AI en la salud.
El negocio se venderá por un precio no revelado a Francisco Partners, una firma de inversión privada
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Iakan es una solución digital basada en Machine Learning para asesorar a los especialistas en la búsqueda de tratamientos personalizados contra el cáncer.