在以往的市场中，谷歌一直把自己看作是一家搜索和广告公司。近年来，它将重点转向医疗保健，并认为其AI技术可以为疾病的检测，诊断和治疗创造一个强大的新范例。

近日，在CBinsights的一份报告中，列举了谷歌在人工智能方面所做的探索，以及未来可能扩展的领域。动脉网对其进行翻译整理，以期为国内的企业提供借鉴。

谷歌在战略布局中优先考虑AI

谷歌进入医疗保健领域后，在各方面都严重依赖其在AI方面的专业知识。

从新的电子记录标准成像到DNA测序，健康数据变得数字化和结构化。谷歌正在通过创建吸收健康数据的新方法来帮助加速数据结构化的过程，并且笃定人工智能是比当前方法更准确，能够快速识别数据的方法。

在5大科技巨头(Facebook，苹果，微软，谷歌，亚马逊)中，谷歌强调其在机器学习方面的进展远远超过其他方面。

当人工智能成为医疗领域的重要差异化因素时，谷歌的定位展现出了优势。

在进入人工智能领域后，谷歌发布了数量翻倍的研究论文，在全球范围内开设更多人工智能研究中心，并开发专用于运行AI / ML流程的芯片和硬件。

此外，谷歌是大型科技公司中在人工智能领域最活跃的投资者和收购者，从更多的投入中挖掘人才并与即将到来的人工智能应用建立关系。

在医疗保健领域的三家子公司

2015年，谷歌改组为Alphabet，AI成为几乎每个部门战略的核心。在此次重组中，之前属于Google X研发实验室(谷歌秘密特别项目实验室)的医疗保健项目成为Alphabet的新子公司。

在新的结构下，谷歌能够让各项业务独立运营。

从某种程度上说，这次调整将谷歌的健康业务相对分离了出来，让他们变成超越“Moonshot”舞台而落地为具体辅助(注：谷歌将一些非常疯狂,不太可能实现的项目称为是“Moonshot”，在这里可以理解为“黑科技”)。

据悉，“Moonshot”业务的营收也将与核心搜索和广告部门的销售额、利润中分离，独立出来。

改组为Alphabet后，谷歌的整体结构

在整个谷歌的结构中，不得不关注到三家专注于医疗保健的子公司—— Verily，DeepMind和Calico。

Verily

Verily是Alphabet旗下承载大部分医疗保健业务的公司。该子公司专注于使用数据通过分析工具、干预措施、研究等来改善医疗保健。

Verily由Andrew Conrad创办，同时他也是国家遗传学研究所的创立者。该子公司主要致力于与现有医疗机构合作，寻找应用AI的领域，其通过Study Watch——一种捕获生物特征数据的可穿戴设备，该设备正在等待FD的审批，目前已成为下文许多研究计划的核心。

Verily最近增加了对创业公司的投资，建立了一个实验室空间，用于像Fronome 和Culture Robotics这样的创业公司。

Verily也表示正在通过新加坡主权财富基金淡马锡控股的8亿美元投资进行国际扩张，利用这一笔资金作为有限合伙人投资于欧洲的投资公司Medixci Ventures。

DeepMind

DeepMind致力于人工智能研究。其主要任务之一是寻找人工智能在医疗保健领域的应用方式。

2014年1月，谷歌以超过5亿美元的价格收购DeepMind，DeepMind位于伦敦，由Demis Hassabis经营，一直以来，该公司都与国家卫生服务机构保持着密切的合作。

Calico

Calico专注于研究与抵御衰老以及与年龄有关的疾病。该子公司使用AI来理解大型数据集，同时，实现实验室流程的自动化。Calico由前Genentech首席执行官Arthur Levinson经营。

谷歌还通过其风险投资部门GV在医疗领域投入了大量资金。

Google Ventures(GV)

GV在不同行业进行投资，但一直在增加其在医疗保健公司的投资速度，但与此同时，其整体投资速度已放慢。

2013-2017年，GV投资速度整体放缓

下面，我们将主要关注这些子公司的医疗保健计划，但也将讨论其他谷歌资产(如位于这些关键组织之外的谷歌云)如何用于医疗保健。

谷歌如何使用AI处理特定疾病

谷歌涉及医疗保健的业务包括：

数据生成：包括数字化和摄取，由可穿戴设备，成像和MRI等产生的数据，该数据流对于AI驱动的异常检测非常重要。

Verily的可穿戴设备Study Watch

疾病检测：使用AI来检测给定数据集中可能表示某种疾病存在的异常。

疾病/生活方式管理：这些工具可帮助诊断患有疾病或有发展风险的人，通过了解他们的日常生活，做出积极的生活方式修改。

尽管这些项目中的大部分都属于Verily的范畴，但DeepMind涉及疾病检测的几个部分，谷歌本身在母公司下拥有多项专利。

目前，这是谷歌采用这种方法应对的主要疾病。如下图所示，这些疾病涵盖了Alphabet公司结构下的不同组织，我们将深入到每个细分领域。

谷歌涉及的疾病领域

1、眼科疾病

Verily正致力于通过与尼康子公司Optos的合作，检测糖尿病视网膜病变(高糖水平导致眼睛血管损伤的一种情况)，该公司将为视网膜成像测试和眼病检测提供机器。

在早先的研究中，谷歌证明了它的算法与受过训练的眼科医生在检测病情方面同样出色。

与眼科医生数据对比

此外，DeepMind还与英国的Moorfields眼科医院合作，改进此前的眼病研究，协助眼科医生评估患者眼部问题的风险，并根据病情的紧急程度指导他们进行医疗护理。

在目前的系统中，尽管有用于评判严重性的光谱，但所有异常都被视为紧急事件。

Verily不仅专注于检测眼部疾病，还关注潜在修复某些疾病。分析Verily授权专利中的词语频率，可以发现该公司提交与电接触材料、隐形眼镜和眼植入相关的专利。

几项Verily的专利强调了通过使用隐形眼镜来帮助聚焦视力来对抗老视(与年龄有关的视力退化)的方法。这是Verily与诺华公司的子公司Alcon合作的项目，但是该项目似乎正在暂缓实验，但其目前的状况尚不明朗。

2013-2017年Verily的眼科专利中出现最频繁的关键词

2、糖尿病

糖尿病检测和管理是谷歌在医疗保健领域的重点内容，谷歌已经研发了一些成功产品并已推出市场。

糖尿病仅在美国就影响了3000万人，这将是一个巨大的市场，同时也更容易引起广泛的注意。 而谷歌在这一领域，通过多种商业化的渠道进行了布局。

除了在前文提到的与老花眼作斗争外，Alcon的产品还能够通过眼泪来监测血糖，并且是Verily首次公开宣布的“黑科技”之一。然而，也有其他专家的声音指出，眼泪不是监测葡萄糖的可靠来源。

谷歌的另一个产品，小型的连续葡萄糖监测仪(CGM)由Verily与医疗设备公司Dexcom合作开发，已经进入商业化流程。Dexcom G6监控系统可监控皮肤下的间质葡萄糖水平，目前正在提交给FDA审批。

 

关于CGM的展望

该公司长期目标是创造一个更小的一次性传感器，可以像绷带一样穿14天，而且不需要手指杆校准(与目前的G6相反，G6需要每天进行一次手指杆校准)。在过去几年中，与Verily的合作在Dexcom的财报会议中越来越多的被提及。

虽然糖尿病管理相对较好理解，但今天糖尿病检测市场仍然存在缺口。

使用心率监测和预测疾病的初创公司Cardiogram最近发布了一项研究，由于人体的胰腺与自主神经系统相连，心脏节律的微小变化可能有助于检测疾病的发展。

该研究使用现有可穿戴设备，包括基于安卓系统的设备，通过AI算法和监测心率的手段，使检测糖尿病的准确率可达85%。

如果Verily希望改善早期发现的糖尿病，这项检测可能是Verily扩展的潜在领域。

Verily在2016年9月，投资了研发糖尿病管理可穿戴设备的公司Onduo，另外一位投资方为赛诺菲，两家公司共同向该解决方案投入了5亿美元，旨在通过传感器指导干预，帮助2型糖尿病患者管理他们的状况。

该项目将硬件(血糖监测器，智能体重秤等)、软件和慢病管理结合起来，帮助糖尿病患者管理病情。在这之中，AI可以检测到处于风险中的患者，并简化指导管理慢病的过程。

谷歌首席执行官Sundar Pichai在第一季度的财报中提到， Onduo在2018年主要与保险机构和企业雇主(针对荷兰某超市员工)合作。

 

Onduo与保险的合作

此外，Verily最近获得了智能注射器专利，以帮助糖尿病患者监测他们的胰岛素注射，而注射器也很可能是Onduo糖尿病解决方案的一部分。

Verily的智能注射器专利

虽然Onduo目前专注于2型糖尿病，但它在未来也提到将进入1型糖尿病管理。

而初创公司Bigfoot Biomedical正在使用AI驱动的医疗设备帮助管理1型糖尿病，开发1型糖尿病的闭环系统。

Bigfoot Biomedical通过结合连续葡萄糖监测器，胰岛素输液泵和软件来优化胰岛素输送，从而创建一种自动化的胰岛素分配解决方案。这个区域可能是Verily可以选择切入的区域。

3、心脏病

目前，谷歌正在以两种方式达到数据生成和心脏状况监测的目的。

一是是通过由Verily制作的可穿戴设备Study Watch，研究人员用于监测研究参与者的不同生物指标，包括心电图(ECG)和心率监测，用它来帮助早期发现心脏的异常情况，并更好地了解其他因素可能导致或成为心脏病发作的前兆，有助于在病情发展早期确定更好的心脏疾病预测因子。

第二项专利强调了一种被动心脏监测器的专利，该监测器使用光学传感器和机器视觉，更适合在日常生活中使用。该专利谈到了关键血流区域的图像，以提供持续的心脏健康监测，以促进更健康的行为。

被动心脏监测器专利

此外，该专利包括一个疾病检测组件，可检测脑部区域的血流问题，以检测卒中或检测心律失常等心脏异常，这可能表明心血管问题。

与此同时，谷歌发表了一篇关于其机器学习算法如何通过分析眼睛中的血管来评估心血管问题，检测心血管疾病风险的论文，希望帮助提供商通过视网膜图像检测心血管问题。

眼睛的眼底图像，绿线是神经网络用于进行预测的区域

为帮助患心血管疾病以及患心脏病的患者，Verily参与了由Brigham心血管医学主任Calum MacRae博士和妇女医院发起的项目—— One Brave Idea，并与阿斯利康和美国心脏协会共同出资7500万美元。

该项目旨在更好地了解造成不同类型心脏病的因素，以及预防心脏病和可能治疗心脏病的方法。

虽然该项目的细节仍不清晰，但Verily最终可能会转而创建一种与Onduo相似管理系统，提供针对生活方式的管理系统，用于面临心脏病风险的人群。

4、帕金森综合症

帕金森病是一种使人虚弱的神经系统疾病，对于这种疾病目前没有很好的解决方案。现在，Verily正试图通过捕获和分析数据进行早期疾病识别，个性化治疗和改善管理，从而达到帕金森症的目的。

Verily与荷兰Radboud大学合作推出了个性化帕金森病项目，以结合临床数据研究观察收集患者数据，包括心脏功能，皮电活动和惯性运动。

通过这项研究，一方面是希望在24小时监测过程中，研究人员将能够确定疾病发作的指标，如心律变化或睡眠模式。

另一方面，通过对监测数据的收集Verily可以使用该项目的数据来构建能够将帕金森患者分类的算法，对不同类型的病患进行个性化治疗。

通过Personalized Parkinson的研究，Verily开发了一个加密的数据库，供研究人员使用，同时它还为NIH建立了一个名为知识门户的类似数据库，使研究人员可视化与帕金森氏症研究有关的数据集，并实时共享。

与此同时，Verily也在研究如何帮助帕金森患者管理他们的日常生活。在这方面，Verily首先是收购了Liftware智能勺的创建者Lift Labs，它帮助帕金森患者在吃东西时稳定食物，汤匙和相关附件售价195美元起。

 

Liftware智能勺

根据提交的专利，Verily正在探索其他方式来使用Liftware工具来帮助患有神经系统疾病的人。

例如，这项专利提出，勺子可以用来检测食物的质量和每餐所吃的叮咬数量，以确保患者获得足够的营养。这对于帮助管理神经系统疾病患者的护理人员和提供者来说非常有用。

5、多发性硬化症(MS)

多发性硬化症也是一种没有已知原因且难以治愈的疾病。MS是免疫系统攻击大脑中的髓鞘的结果，可导致肌肉控制退化，记忆丧失等。

Verily正在与生物技术公司Biogen，Brigham和妇女医院合作开展一项纵向研究，以了解多发性硬化症如何发展。

这项研究将佩戴Study Watch的参与者的数据与提供给Verily机器学习算法的临床数据相结合，以改善检测并了解导致疾病进展和发作的原因。

Verily没有明确谈论这种疾病的管理，但是，有关使用电化学与MS进行对抗的探索性研究表明，Verily正在与GlaxoSmithKline开展一项叫做Galvani Bioelectronics的项目。

该项目使用微型电子设备来控制电信号在身体内的流动方式。电疗是通过非常小的电子植入物来完成，有助于调节电信号通过神经系统的流动。

上述事实显示，Galvani在生物电子领域的有可能被用来帮助管理MS。值得注意的是，Verily此前曾发布与神经调节相关的职位招聘，暗示它将开始该领域的探索。

另外，谷歌在外骨骼机器人方面的探索也可以帮助人们治疗这种疾病，外骨骼机器人可以帮助运动功能受损的人恢复部分运动能力。

正如德国的ReWalk Robotics等外骨骼公司的解决方案，通过结合软件，传感器和电子技术帮助运动功能受损的人保持运动能力。

底层架构为医疗保健数据提供动力

医疗保健面临的最大挑战之一是数据孤岛现象，系统之间的互操作性很小。即使在同一家医院内，跨越不同EMR集成数据也很困难，更不用说跨移动应用、连接设备和其他健康跟踪产品的数据了。

事实上，尽管79%的医生认为在同一套系统内提供所有可用的患者数据对他们的工作至关重要，但即使在同一医院内，只有14%的患者可以跨不同部门、患者护理中心等获取EMR信息。

谷歌认为通过三个关键的努力为新的数据基础架构层提供支持，它可以成为解决方案的一部分：

1、打通数据与数据间的通路

为了提高医院、医生和其他相关方之间的互操作性，该行业正在慢慢转向一项名为FHIR(加快医疗保健互操作性资源)的新技术。

FHIR为不同的数据元素创建标准，以便开发人员可以构建可用于访问来自不同系统的数据集的应用程序编程接口(API)。

谷歌认为访问，组织和解释这些数据将成为医疗保健的未来。该公司于2016年以6.25亿美元收购了API管理公司Apigee，Apigee的部分业务致力于使用FHIR构建医疗保健API。

Apigee已与多家知名医疗公司合作，其中包括McKesson，Cleveland Clinic，Walgreens等，其系统有助于在数据流之间搭建桥梁。

用例包括连接多个现有数据集，否则这些数据集将无法相互通信，使用Apigee构建组织的移动应用程序，并寻找从其他来源(例如可穿戴设备)获取数据的新方法。

谷歌的DeepMind还通过各种举措构建新的数据基础架构。DeepMind正在寻找应用人工智能和分析来改善医疗保健的方法。为了实现这一目标，DeepMind需要访问可用的，一致的结构化的格式数据。

DeepMind的第一步是建立一个新的数据基础设施，以便从EMR、医院设备和医生的笔记中分离出单独的数据，以一种标准格式流入单一位置。

使用FHIR，DeepMind构建了一个新的数据主干，以构建可分析不同数据元素的应用程序。

例如，该公司推出了“Streams”应用程序，通过将相关患者信息和警报通过移动应用推送给医生，护士等来检测急性肾损伤。这大大的降低了以往通过人力传输信息的成本，对于紧急事件来说大有裨益。

Streams运行机制

目前，DeepMind计划构建更多自己的应用程序，或允许第三方开发人员在此新基础架构之上构建，或将其用作增加一系列其他谷歌服务(如Google Cloud)的手段。

2、推广谷歌云平台

谷歌在过去几年一直积极推动其谷歌云平台，特别是在聘用前VMware首席执行官Diane Greene领导该部门之后。该公司正在与来自其他技术巨头的云平台竞争，其中包括亚马逊网络服务和微软Azure等。

为了竞争，谷歌正在推动构建在谷歌云平台之上的医疗保健专用服务。前面提到谷歌收购的Apigee就是一个例子，它提供API管理作为谷歌云套件的一部分。

另一个例子是医疗保健业务的G Suite(Drive，Docs等)，G Suite提供符合HIPAA标准的云服务。

医疗保健企业可以用云平台来共享患者信息，改善患者体验(例如使用谷歌的跨平台即时通讯APP Hanouts)等等。

G Suite产品介绍了在现有EMR之外构建灵活的解决方案，并认识到它们对医疗机构构成的挑战。不过，这项工作仍然相对较新，谷歌目前并未提及任何使用G Suite进行患者跟踪的客户。

最后，谷歌可能会开始推出更多针对医疗保健研究人员的基于谷歌云的开源工具。开源工具有一个先例：谷歌为开发人员提供了一套更通用的工具，例如基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统TensorFlow。

最近，谷歌发布了用深度神经网络来从DNA测序数据中快速精确识别碱基变异位点的开源工具DeepVariant，用于基因组学的分析。

DeepVariant展示了谷歌相比亚马逊和微软的另一个优势——它可以通过自己的内部生命科学团队Verily测试其产品。由此看来，谷歌很有可能在未来发布更多针对医疗保健的开源工具，且这些工具都来自其自己的实验室项目。

随着越来越多的研究人员在谷歌云产品套件的基础上进行研究，谷歌云对该谷歌来说更具价值，谷歌的基础架构层也成为医疗保健的基础架构中最根本且重要的一部分。

谷歌云基础架构

3、为第三方建立数据集

除了进入现有卫生系统的数据流之外，谷歌还在构建自己的数据集，开放给研究人员使用，其他人最终可以将其集成到自己的研究中。

Verily正在研究的两个主要数据项目是与NIH和Verily自己的独立项目基线研究相结合的All of Us研究计划。

其所有的研究计划(以前称为精准医学倡议)旨在追踪来自不同背景的100万参与者的健康数据，包括基因组数据、生活方式数据、生物标志数据等，目标是让研究人员分析最全面的数据集，以发现关于健康的新见解。

Verily在2016年被美国国立卫生研究院选中，与布罗德研究所和范德比尔特大学一起获得了5年的资助，用于构建数据基础架构和分析工具，容纳来自前79,000名参与者的数据。然而，最近的消息显示，谷歌担心实现自己的目标太大，且太昂贵。

这可能有助于解释为什么Verily完全由谷歌进行自己的研究。Verily的项目基线(指临床研究中,患者已经过筛选加入研究但还未开始用药治疗的这一段时间)正在从4年内参与的，超过10,000名志愿者一起，努力创造自己的数据集。

一旦参加这项计划，参与者需使用Study Watch监控自己的日常活动，使用睡眠传感器监控睡眠模式，通过移动设备或电子邮件回答定期调查问题，并每年参加4次参与站点进行各种测试。

Verily的知情同意书表明，该公司正在构建一个第三方研究人员最终能够访问和构建的综合数据库。

Verily的知情同意书

同样值得注意的是，所有人和项目基线的数据都存储在谷歌的云基础架构中，而研究人员建立的这些数据集将帮助Google Cloud成为健康IT基础架构层的的更深层部分。

谷歌在健康领域打算做什么?

谷歌正在不断扩大医疗保健计划的名单。以下是谷歌今后可能在医疗领域扩展的其他几个地方，包括新的疾病领域，AI技术的应用，甚至医疗保险。

疾病领域的探索

谷歌接下来可能会探索的其他领域包括慢性阻塞性肺病(COPD)，癌症，精神/行为健康和衰老。

可能探索的领域

1、慢性阻塞性肺病

慢性下呼吸道疾病，主要是由呼吸道炎症引起的COPD，是美国第三大死亡原因。

然而，像Verily已经在研究的糖尿病和心血管疾病一样，COPD可以通过联合治疗来进行治疗生活方式调整和治疗。

通过对环境数据的捕获以及分析，研究观察发现，环境通常是肺部炎症的触发因素，因此，在有可能引发COPD的环境条件，通过Study Watch对穿戴者进行预警是完全有可能实现的。

此外，谷歌于2017年收购的Senosis Health 可能可用于开发COPD的诊断工具和治疗方法。Senosis声称能够使用现有的智能手机麦克风作为肺活量计来测量肺功能，另外还可以使用智能手机摄像头来测量血红蛋白水平，这对于检测贫血症非常有用。

贫血症被视为与COPD 的潜在合并症有关，因此这两个数据集可以相互促进，从而更好地理解和治疗COPD。谷歌尚未将Senosis技术纳入其产品，但未来有可能纳入。

另一种可能性是使用Galvani的生物电子技术治疗COPD，Verily与GlaxoSmithKline的项目专注于控制电信号如何在人体内流动。

GlaxoSmithKline曾表示Galvani或可用于治疗同为肺部疾病的哮喘，但并未提及具体细节。

2、不同类型的癌症

谷歌一直在研究通过其DeepMind部门识别和制定癌症治疗计划的不同方式。

2017年，该公司发布了有关肿瘤鉴定的研究，在该研究中，对已经转移到邻近淋巴结的现有乳腺癌图像集进行了算法培训。该算法可以以92%的准确度检测肿瘤，但仍然会有小几率的假阳性存在(例如可能)。

巨噬细胞与肿瘤细胞

自2017年以来，该公司已与伦敦帝国理工学院的NHS和英国癌症研究中心合作，进一步开展这项研究并改进乳腺癌的早期检测。

DeepMind也在研究其他癌症，如头颈部癌症。DeepMind在这方面的工作与治疗设计更相关，该公司试图应用AI来加速绘图过程，以确定放射疗法的应用场合。目前传统的映射过程大约需要四个小时，而DeepMind认为它可以将这一时间缩短到一个小时。

值得注意的是，谷歌本身无法生成这些数据，而是与提供癌症数据的医院合作。Verily对Freenome的投资可能会成为这个方向的一块垫脚石。Freenome旨在通过检测肿瘤流入血流的微量DNA(循环肿瘤DNA)在早期阶段检测癌症。

同时，谷歌还可以继续与西门子医疗健康公司或菲利普斯公司等公司合作，以获得MRI / CT图像，然后使用这些数据构建算法，以改善检测和治疗计划。

 

3、心理和行为健康

谷歌可以通过搜索来检测心理健康问题的模式，从而进入行为健康领域。该公司已经与全国精神疾病联盟(NAMI)合作，为寻找抑郁症系统的用户开发问卷。

2016年4月，谷歌风险投资还投资了 Quartet Health，该公司通过分析健康数据来确定患者是否需要心理咨询，并为他们匹配合适的心理咨询师。

Quartet Health可以利用其专业知识和数据帮助谷歌更早发现行为健康问题。

值得注意的是，Verily有一个行为健康项目经理的公开招聘信息，这表明它正在进行健康行为这一领域的研究。

4、衰老

谷歌旗下孵化了Calico公司，试图了解导致我们老化的机制。该公司正在研究不同的生活方式变化，如细胞过程、遗传学等如何影响衰老过程。

通过这一过程，Calico寻求更好地了解疾病检测和生活方式管理，并根据部门学习的内容，也可能涉及数据生成层。该公司最近发布了关于裸鼹鼠衰老模式的研究，并宣布与老年痴呆症药物合作。

医生工具的探索

在疾病之外，谷歌正在探索如何用AI帮助医院的医生。

Verily与强生公司合作创立了Verb Surgical公司，该公司的网站“涉及机器学习，机器人手术，仪器仪表，高级可视化和数据分析”。

强生全球医疗设备主席加里普鲁登表示，Verb Surgical的目标是普及手术技能：“就治疗结果和过程而言，世界领先的5%的外科医生可以做的事情，其他95%的医生不能做，如果你在世界各地旅行，可能得不到良好的治疗...... 我们的目标是使普及手术技能、提高护理标准，通过具来影响结果，这将是重要的转折点。”

Verily已经提交了与机器人手术有关的专利，其中包括一项专利，详细介绍了机器人外科医生的一种操作方法，使用手术前产生的图像进行解剖，另一种涉及使用不同类型的生物组织上的光来了解切割的位置。

其中一个例子是自动腹部反射测试专利。该测试需要医生注意特定的颈静脉是否在厘米级别变化。

谷歌专利的压力袖口，相机，和机器视觉的组合都获得了专利，据称进行这项测试更准确，与医生手术比较差距较小。

 

谷歌的医生工具

面向患者的工具

谷歌主要专注于与医院，医疗服务提供商和研究人员直接合作，而不是与患者和消费者合作。

然而，该公司确实有一些面向患者的健康评估工具，包括2015年推出的健康卡，这是谷歌与梅奥诊所合作提供疾病信息，症状和常见健康状况的治疗，与WebMD的用例类似。

实际上，谷歌有机会更深入地参与消费者层面的疾病筛查和诊断，尤其是当该领域更加依赖人工智能的时候。

一种可能性是使用其新型消费类硬件产品进行健康检查。随着谷歌继续开发其Pixel手机，与苹果开发ResearchKit 、利用智能硬件类似，谷歌可以利用Pixel做同样的事情。

此外，谷歌的语音助理Google Home是进入面向患者的健康评估的另一入口，这些工具可以回答与健康相关的问题，类似于搜索中的健康卡片，最终还可以用来确保药物依从性，帮助疾病相关的生活方式管理，并询问后续问题以评估患者的风险水平，如果其他数据流检测到某种健康异常。

 

 

该公司还在研究其他可穿戴设备以用于诊断能力，谷歌拥有使用耳机进行脑震荡测试的专利，这让人想起谷歌眼镜。

尽管没有关于脑震荡测试的大量信息，但该专利谈到了将眼睛，语言和运动测试自动化，用于将某人置于Glagow昏迷评分表上，评估脑损伤的严重程度。

 

 

谷歌体系里可用于诊断的工具

人口健康干预

关于如何使用AI来同时改善大部分人群的健康状况，谷歌正在研究的一个项目是调试(Debug)，该项目旨在设计并向人群释放无菌蚊子，以消除携带疾病的蚊子。

该公司表示，它使用传感器和机器视觉对男性和女性埃及伊蚊蚊进行分类并对其进行监控。

 

Debug项目

另一项人口健康倡议来自谷歌的智能城市部门Sidewalk实验室。Sidewalk实验室的一项举措正在研究城市环境对健康的影响。

这项努力最终分散到以医疗补助/医疗保险为重点的Cityblock Health公司，然后Sidewalk实验室投资。

Cityblock正在创建临近有医疗补助和低收入医疗保险患者的地区的个人邻里医疗中心，以确保这些患者不会脱离基础设施，并在需要时获得护理。

该计划还包括一个名为Commons的健康应用程序，它将护理团队与这些患者联系起来。

在收集了大量有关Medicaid (公共医疗补助)和Medicare(医保制度)接受者的数据之后，Cityblock下一步可能会采用AI作为基于风险和适时进行干预的手段，以半自动或自动的方式进行分类。

谷歌未来可以在未来推行人口健康水平干预的其他遥远而合理的领域包括：

汽车 - 作为Alphabet的其他子公司之一的Waymo继续进军自动驾驶汽车，可能会有机会让谷歌努力确保乘客安全。

可能的领域包括监测乘客的健康，指导他们如果有必要的话，还包括在Waymo的汽车网络中进行快速检查/诊断的工具等等。

食物 - 牲畜传播的健康问题可能导致食物链下游的爆发。监测动物和检测由疾病引起的行为或生理变化的能力可能通过早期捕获这些动物来获得公共健康益处。

一家名为Cainthus的创业公司已经使用机器视觉监控家畜，谷歌可以将其机器视觉技术应用于更好地帮助消费者检测他们的食物是否变质。

此外，像Kewpie公司这样的公司已经在使用谷歌的TensorFlow来追踪食物中的成分。

谷歌与保险

如果谷歌认为，由于人工智能可以更好地检测和管理疾病，它可能会成为一家保险公司并管理这些患者的风险。

谷歌似乎正在探索这个领域，并在Verily网站上发布了一份健康计划执行官的招聘信息。

招聘信息中写道：“作为Verily护理交付平台的健康计划执行官，您将负责支持用于管理患者人群风险的Verily解决方案的设计。舒适地工作在模棱两可的情况下，您将融合健康保险行业的深厚专业知识，特别是管理护理计划与先进的技术解决方案，以改善结果并降低成本。”

一些报道表明，Verily正在竞标Medicaid合约，目前这些合约正在监管之中。然而，Medicaid 和 Medicare一起对Verily最有意义，因为Verily的技术专注于管理许多影响这部分人群的慢性疾病。

值得注意的是，Google Ventures分别投资于Oscar，Clover和Collective Health,，分别针对个人/小企业，医疗补助和自费保险人群。

当它进入Medicaid时，可以充分利用这些公司的网络和专业知识。据报道，该组织与奥斯卡合作正在罗德岛开展医保计划。

最近，Verily以及另一家谷歌旗下投资子公司capitalG参与了Oscar的最新一轮融资。

谷歌的保险布局

谷歌如何在医疗保健领域获得收益?

尽管谷歌的常规业务模式主要是广告，但考虑到人们对健康信息的隐私担忧，它可能会采取不同的商业模式获得营收。

谷歌可以为大型医疗设备和制药公司提供外包原型和研发引擎。这些巨头可以为新发明背后的知识产权和技术支付费用，然后将其商业化专业知识付诸实践，并将其真正推向市场。例如Verily 在2014年将其智能装置授权给了诺华。

随着医疗设备本身变得更加需要人工智能，谷歌已经开始销售自己的AI产品，包括Google Home，Google Pixel等。对于像糖尿病管理这样利用数据可以不断迭代，提供更高效的人工智能，并可以出售给雇主或保险公司。

随着谷歌推出谷歌云服务，并与其他科技巨头竞争，医疗保健由于大量数据和计算能力的医疗保健 - 特别是数据驱动的医疗保健 - 所需，因此是销售存储和服务的一个有吸引力的领域。

当然，正如讨论的那样，谷歌也可以通过承担更多风险并直接成为保险公司来探索赚钱。

谷歌在医疗领域能成功吗?

最初，谷歌的进军医疗领域连连挫败。

在2008年，该公司公布了谷歌健康以及谷歌流感趋势，它使用搜索查询来估计有多少人感染了流感以及在哪里。这两个项目都在几年后关闭。

最近，子公司Verily在其“tricorder”项目中遇到了重大障碍。该项目涉及使用纳米颗粒和磁体来监测不同的蛋白质，生物标志物等实时的身体。最初这被认为具有早期癌症和疾病检测的潜力，甚至是通用的诊断工具。但是，由于未公开的原因，该项目从未实现。

但不断的实验是一件好事，谷歌似乎已经从过去的失败中学习和重复。

该公司正在寻求更多商业化和现实的解决方案，而不仅仅是“一个疯狂的想法”。它正在与卫生系统中的现有参与者合作，寻找在不同领域应用AI的方法，并且通常寻找方法来解决约束现有医疗记录系统的问题。例如，推出改进的糖尿病管理系统Onduo。

虽然谷歌正在致力于通过人工智能来解决医疗保健问题，但公司仍然必须处理公众的看法和信任问题。考虑到健康数据的敏感性，消费者对谷歌保留个人数据隐私能力的信任至关重要。

在这方面，消费者并不认为谷歌有很高的评价。谷歌主要是一家广告公司，从收集越来越多的个人信息中获得财务收益可能无济于事。

此外，该公司由于涉及DeepMind如何使用NHS患者数据的合法性而受到了审查，所以如何保障数据隐私成为能否取得消费者信任的关键。

基于上述分析，CBinsights认为谷歌最有可能的成功领域可能在于增强检测、分类和提出疾病计划的能力，特别是在使用成像技术进行手术的情况下(眼病，癌症等)。

预计谷歌在开发硬件方面将面临更多困难，并且如何将 Onduo的与市场上已有的Omada Health等现有解决方案区分开来也是一个问题。

谷歌正在开展医疗保健的众多领域的不同分支的人工智能研究，以致失败的几率很高。但同样成功的机会也相当大。

最终，如果谷歌能找到有效的解决方案解决其中的任何一个问题，那么就有可能在其他地方应用经验教训和成功的方法，并创建一个新的数据和人工智能驱动的医疗范例。

责任编辑：杨昕仪