摘要：Google 開發(fā)了一種新型算法——讀取了這名女性的175,639個數(shù)據(jù)點——并對死亡風險進行了評估，結果為 19.9%。幾天后這位女士去世了。

一名乳腺癌晚期的婦女來到市醫(yī)院，她的肺部已經(jīng)充滿了液體。她看了兩個醫(yī)生并且做了放射掃描，醫(yī)院的電腦讀取了她的生命體征并且預測她在住院期間死亡的幾率為 9.3%。

然后 Google 也做了相同的事情。Google 開發(fā)了一種新型算法——讀取了這名女性的175,639個數(shù)據(jù)點——并對死亡風險進行了評估，結果為 19.9%。幾天后這位女士去世了。

Google 研發(fā)一種模型預測系統(tǒng)作為醫(yī)療工具

今年5月，Google 發(fā)布了這位未透露身份的女性的令人心痛的死亡報告。在報告中，Google 突出了神經(jīng)網(wǎng)絡在醫(yī)療方面的潛力，這是一種特別擅長利用數(shù)據(jù)自動學習和進行改進的人工智能軟件。目前，Google 已經(jīng)開發(fā)了一種工具，它可以預測患者的病情結果，比如病人可能在醫(yī)院待多久，病人再次入院的幾率以及病人即將死亡的概率。

最讓醫(yī)學專家深刻印象的是 Google 可以篩選以前無法獲取的數(shù)據(jù)的能力：如記錄在 pdf 文件中的或以舊圖記錄的數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡吸納了這些無規(guī)則的信息并做出了預測。它比現(xiàn)有的技術更快，也更準確。Google 的系統(tǒng)甚至顯示了哪些記錄可以得出結論。

多年來，醫(yī)院、醫(yī)生和其他醫(yī)療從業(yè)者都在嘗試怎樣更好地利用儲存的電子健康記錄和其他患者的數(shù)據(jù)。在適當?shù)臅r候分享和強調(diào)更多的信息可以挽救生命，至少可以幫助醫(yī)務工作者減少在文書工作上的時間，增加在病人護理上的時間。但是目前挖掘健康數(shù)據(jù)的方法是昂貴、繁瑣和耗時的。

斯坦福大學的副教授 Nigam Shah 表示，在如今的預測模型上，80%的時間都花在了使數(shù)據(jù)具有可表達性的“標準工作”上，而Google 的做法避免了這個問題。

今年5月，Google 的 AI 負責人 Jeff Dean 對彭博談到，Google 的下一步是將這個預測系統(tǒng)引入診所。Dean 的健康研究小組（有時被稱為醫(yī)學大腦）正在研究一系列的人工智能工具，這些工具能夠準確地預測癥狀和疾病，而這些工具既能帶來希望，同時也具備警示作用。

公司內(nèi)部對這一舉措非常興奮，他們終于找到了一個新的具有商業(yè)前景的人工智能應用。自從2016年 Alphabet 旗下的 Google 公司宣布自己為 “ AI First” 的公司，它的大部分工作都在改進現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)服務。醫(yī)學大腦團隊的進步給了 Google 進入一個全新市場的機會，這也是 Larry Page 和 Sergey Briz 在一直反復嘗試的事情。

如今，醫(yī)療保健領域的軟件大多是手工編寫的。Alphabet 醫(yī)療部門的前高管，也是投資公司的總經(jīng)理 Vik Bajaj 談到，Google 的方法，即機器學會自己解析數(shù)據(jù)， “ 可以超越其他一切方法 ，他們知道什么問題值得解決，現(xiàn)在他們已經(jīng)做了足夠的小實驗，并且知道有成果的方向是什么。”

Dean 還設想了一種人工智能系統(tǒng)，指導醫(yī)生使用某些藥物和進行診斷。而另一位 Google 研究人員說，現(xiàn)有的模型會忽略重要的醫(yī)學事件，比如病人是否做過手術。他將現(xiàn)有的手工編碼模型描述為醫(yī)療保健中的“一個巨大的障礙”。

預測系統(tǒng)工具面臨的挑戰(zhàn)

盡管人們對 Google 的潛力持樂觀態(tài)度，但利用人工智能改善醫(yī)療結果仍然是一個巨大的挑戰(zhàn)。其他公司，尤其是IBM旗下的沃森(Watson)，也曾嘗試將人工智能應用于醫(yī)藥領域，但在節(jié)約金錢和將該技術整合到償付系統(tǒng)上卻收效甚微。

長期以來 Google 一直在尋求獲取數(shù)字醫(yī)療記錄，其結果的好壞也不盡相同。最近，Google 研究了加州大學舊金山分校和芝加哥大學的 460 億份匿名患者的數(shù)據(jù)。難解決的問題是，Google 的人工智能系統(tǒng)要為每家醫(yī)院創(chuàng)建預測模型，而不是解析兩家醫(yī)院的數(shù)據(jù)。而所有醫(yī)院的解決方案將更具挑戰(zhàn)性。Google 正在努力確保新的合作伙伴能夠訪問更多的記錄。

對健康問題的深入研究只會大量增加 Google 已經(jīng)掌握的信息。數(shù)據(jù)公司 Immuta 的首席隱私官 Andrew Burt 表示:“Google 和其他科技巨頭等公司將擁有一種獨特的、幾乎是壟斷的能力來利用我們生成的所有數(shù)據(jù)。政府應該阻止這些數(shù)據(jù)成為“只有少數(shù)公司的領域，就像在線廣告中Google 的統(tǒng)治地位一樣。”

當涉及到患者信息時，Google 非常謹慎，尤其是在公眾對數(shù)據(jù)收集的審查過程中。去年，英國監(jiān)管機構對 Alphabet 的另一家人工智能實驗室 DeepMind 進行了調(diào)查，因為他們測試了一款分析公共醫(yī)療記錄的應用程序，而實驗室卻沒有告訴病人他們的信息將被使用。在最新的研究中，Google 和它的醫(yī)院合作伙伴堅持他們的數(shù)據(jù)是在匿名、安全的并且在病人允許的情況下使用的。

不過，Volchenboum 相信這些算法仍然可以拯救生命和節(jié)約金錢。他希望健康記錄能與其他統(tǒng)計數(shù)據(jù)混雜在一起。他說“醫(yī)院就像一個有機體” 。最終，人工智能模型可能包含那些可能影響患者預測結果的因素，比如有關當?shù)靥鞖夂徒煌ǖ男畔ⅰ?/p>

很少有公司能比 Google 更好地分析人。事實上，該公司和 Alphabet 的部門 Verily 正在開發(fā)一種能夠追蹤更多生物信號的設備。即使消費者不接受穿戴式健康追蹤器，Google 也有很多其他的數(shù)據(jù)可以利用。它知道天氣和交通狀況，Google 的安卓手機會追蹤人們走路的方式、精神衰退的有價值的信息以及其他一些疾病。所有這些都可以加入到醫(yī)療算法里。

醫(yī)療記錄只是 Google 的人工智能醫(yī)療計劃的一部分。醫(yī)學大腦已經(jīng)為放射學、眼科和心臟病學提供了人工智能系統(tǒng)。他們也在皮膚病學方面進行努力。員工開發(fā)了一款用于發(fā)現(xiàn)惡性皮膚病變的應用程序；對一位帶著15個假紋身的產(chǎn)品經(jīng)理在辦公室里走來走去進行測試。

Google 公司正在印度開展一項新的試驗，該試驗利用其人工智能軟件對眼睛圖像進行篩選，以尋找糖尿病視網(wǎng)膜病變的早期跡象。Dean 說在發(fā)布之前，Google 讓三名視網(wǎng)膜專家激烈地討論了早期的研究結果。

確定商業(yè)模式還為時尚早

隨著時間的推移，Google 可以將這些系統(tǒng)授權給診所，或者通過公司的云計算部門將其作為一種診斷服務出售。微軟公司也在開發(fā)預測型人工智能服務。要將產(chǎn)品商業(yè)化，Google 首先需要獲得更多的記錄，往往這些記錄在不同的醫(yī)療機構中存在很大差異。Google 可以購買，但監(jiān)管機構或消費者可能不會接受。與加州大學舊金山分校和芝加哥大學的交易不是商業(yè)性的。

目前，該公司表示，現(xiàn)在就確定商業(yè)模式還為時過早。今年 5 月，在 Google 的年度開發(fā)者大會上，醫(yī)學大腦的成員 Lily Peng 表示，研究小組在發(fā)現(xiàn)心臟病風險方面的研究已經(jīng)超過了人類的研究。她表示，“我想再次強調(diào)這還只是處于早期階段”。