Google在人工智能方面已取得空前進步，目前正憑借Medical Brain項目進軍醫(yī)療領域。其最新開發(fā)的人工智能軟件Neural Networks，可將Google擅長的預測技術與機器學習相結合，分析原始醫(yī)療數(shù)據，從而預測住院病人的住院時長、再入院幾率和死亡幾率。
Google AI預測系統(tǒng)V.S. 傳統(tǒng)數(shù)據分析
此前，一患乳腺癌的女子到醫(yī)院治療時，癌細胞已擴散至肺部。醫(yī)院電腦在讀取其重要生命跡象后預測該女子在住院期間死亡幾率達9.3%。隨后，Google的新算法在分析了175,639項數(shù)據后推翻醫(yī)院的結論，預測：該女子住院期間死亡率達19.9%，隨后該女子在兩周內去世。
Google的數(shù)據篩選能力讓醫(yī)學專家感到震驚。因為傳統(tǒng)的數(shù)據分析無法接觸到隱藏在PDF文檔或很久之前舊表格里的數(shù)據，但Google的AI系統(tǒng)可以通過Neural Networks軟件獲取所有數(shù)據后并快速預測，精準度高不說，甚至還可以顯示預測結果的依據。
一直以來，醫(yī)院、醫(yī)生及其他醫(yī)療服務供應商都在嘗試尋找更好利用電子健康記錄及其他患者數(shù)據的方法?，F(xiàn)行的健康數(shù)據收集及分析工作成本大、難度高、耗時長，而Google AI系統(tǒng)在投入使用后基本可以解決這些問題，從而提升醫(yī)務人員的工作效率，使其可花更多時間照顧患者。
目前，醫(yī)療軟件大部分由人工編碼，而Google的設計則可實現(xiàn)機器獨立分析數(shù)據的功能。
AI預測系統(tǒng)將應用于臨床
Google AI部門總監(jiān)Jeff Dean在接受彭博社采訪時說，Google下一步就是要將這套AI預測系統(tǒng)應用于臨床。Dean管理的研究團隊正在研發(fā)大量精準度高的疾病預測工具，可預測疾病治療的成功率及失敗率。Dean表示AI系統(tǒng)將帶領醫(yī)生了解到更多的藥物及臨床診斷知識。Google的AI系統(tǒng)為每個醫(yī)院都制定了預測模型，正致力于建立新伙伴關系，獲得更多醫(yī)療記錄信息。
Google與Verily正在開發(fā)生物信號追蹤設備。即使消費者不使用可穿戴設備，Google也有其他大量獲取數(shù)據來源的方式。Google可以分析天氣及交通狀況，其安卓系統(tǒng)還可追蹤人們的走路方式和其他測量**不振等病癥的有效信息。這些搜集到的信息可全部用于醫(yī)療算法分析。
醫(yī)療記錄只是Google AI醫(yī)療計劃的一部分，Medical Brain已將AI系統(tǒng)應用于放射學、眼科學、心臟病學等領域，同時也在正向皮膚病學發(fā)展。Google正在印度開展一項新實驗，用AI軟件掃描眼部，以檢測糖尿病性視網膜病變早期征兆，準確率高達90%。
AI預測系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)
對此，Google員工表示，這是一款有實際商業(yè)應用價值的產品，打開了一個全新市場。不過，盡管Google的人工智能技術形勢看好，但利用AI提升醫(yī)療成果仍是一個巨大的挑戰(zhàn)，比如IBM沃森曾試圖將AI技術應用于醫(yī)療，但在節(jié)約成本、提升報銷技術系統(tǒng)上取得的成效仍相當有限。
長期以來，Google都在尋求進入電子病歷系統(tǒng)，結果也是好壞參半。在近期研究中，Google減少了與加利福尼亞大學及芝加哥大學關于460億項匿名患者數(shù)據的合作。在患者信息交易方面，Google也很謹慎。2017年，英國監(jiān)管機構懲罰了Alphabet AI實驗室DeepMind，原因是該實驗室在未告知患者的情況下分析了患者的電子病歷。不過，Google及其醫(yī)院合作伙伴堅持其數(shù)據是匿名的，安全的，是經過患者同意的。Volchenboum表示，Google如果想將業(yè)務拓展至小的醫(yī)院及醫(yī)療系統(tǒng)，那么嚴格保護患者數(shù)據將變得更加困難。
為實現(xiàn)商業(yè)化運作，Google需要收集更多電子病歷。不過就目前而言，Google表示：AI預測系統(tǒng)開啟商業(yè)化模式還為時過早。
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