以AI技術為橄欖枝，谷歌集結了GSK、強生、賽諾菲、吉利德等業內大佬，一同推動AI在醫療領域的縱深發展。2019年8月12日，谷歌在醫療AI領域再傳捷報：谷歌設計研發出一款新的病理檢測系統——增強現實顯微鏡系統（ARM），將增強現實技術引入顯微鏡，使得只有普通複式光學顯微鏡的病理科也能用上病理AI技術，這無疑是醫療AI的里程碑式進展。動脈網藉此梳理了谷歌在醫健領域的發展軌跡。

谷歌佈局醫療大事件

以AI為核心切入點，谷歌希望在軟件技術、硬件設備以及醫藥研究方面，為多種疾病，如糖尿病、眼部疾病、心臟病、帕金森、多發性硬化症、自閉症、HIV等提供創新解決方案。

軟件技術

毋庸置疑，AI在谷歌佈局醫療的戰略裡扮演了極度重要的角色。不管是研發疾病療法，還是開發檢測工具，谷歌的軟件技術幾乎都以AI為核心支撐。

• 谷歌開發出診斷癌症的人工智能顯微鏡

2019年8月12日，由谷歌設計研發的增強現實顯微鏡系統（ARM）—— Microscope 2.0 登上國際頂級醫學期刊 Nature Medicine（最新 IF=30.6）。該系統由一個經過改良的光學顯微鏡組成，這個顯微鏡能夠對圖像進行實時分析並直接在視野中呈現機器學習算法的分析結果。更重要的是，只需使用低成本、現成的組件，就可以將ARM安裝到普通的光學顯微鏡中，無需對數字系統進行全面升級就可使用。

• 谷歌母公司Alphabet人工智能DeepMind實現提前48小時預測急性腎損傷

近日，谷歌母公司Alphabet的DeepMind在《醫學互聯網研究期刊》（JMIR）和《自然數字醫學》上發佈了一種算法，可以提前48小時預測AKI的存在；以及應用程序Streams，可以將急性腎損傷（AKI）病例識別失敗概率從12.4%減少到3.3%的。DeepMind報道，Streams在兩年前推出之後，每天平均為臨床醫生節省兩個小時並降低AKI患者的平均入院費用約17%。AKI是腎臟停止從血液中過濾廢物的狀況。由於難以察覺，AKI使英國每五分之一的住院患者和美國四分之一的住院患者衰弱。

• 谷歌Lookout應用程序通過識別周圍物體來幫助視障人士

谷歌通過博客宣佈，通過識別周圍的物體來幫助盲人和視障人士的Lookout應用程序現已可供下載。但僅限於美國，且僅適用於Pixel設備的所有者。用戶可語音要求啟動Lookout應用程序後，將手機指向前方，該應用程序將在用戶四處移動時識別人物、文本、對象等，並告訴用戶它所看到的內容。該應用程序有三種操作模式：探索，最適合日常任務和家務，以及新的地方。

• 谷歌聯合OpenAI發佈“神經元顯微鏡”，可視化神經網絡運行機制

3月8日，谷歌與OpenAI發佈新研究，希望通過繪製這些系統用於理解世界的視覺數據，來進一步打開人工智能視覺領域的黑匣子。此項研究被稱為“激活地圖集”（Activation Atlases），是一種神經元交互方式的最新可視化技術。

• 谷歌在泰國啟動醫療項目，用AI篩查糖尿病性眼疾

近日，谷歌表示，已經在泰國啟動一項人工智能項目，旨在為導致永久性失明的糖尿病性眼疾病進行篩查。泰國的眼科篩查項目和谷歌在印度啟動的項目類似，項目初衷都是利用人工智能新科技帶來社會效益。

• 谷歌醫療淋巴結助手轉移性乳腺癌準確率已達99%

谷歌的AI研究人員和聖地亞哥海軍醫學中心已經合作開發出了一種能使用癌症檢測算法自動評估淋巴結活檢的解決方案，並在轉移性乳腺癌的檢出上實現了99%的識別精度。谷歌和聖地亞哥海軍合作開發的AI系統被稱為“淋巴結助手”。

• 谷歌AI可為50種眼疾推薦治療方案，準確率高達94%

谷歌旗下DeepMind Health、Moorfields眼科醫院NHS信託基金和倫敦大學學院眼科研究所共同創建的人工智能（AI）系統，可以為50多種眼疾推薦治療方案，準確率高達94%，與頂級人類專家不相上下。然而，AI系統在用於日常眼部掃描之前，必須經過臨床試驗並獲得監管部門的批准。DeepMind發言人指出，如果臨床試驗取得成功，Moorfields將能夠在其英國30家醫院和社區診所免費使用AI系統，初始期限為5年。

• 谷歌開發新式AI算法，可繪製大腦神經系統圖像

谷歌開發新式AI算法 可繪製大腦神經系統圖像圖：谷歌算法在鳴禽大腦中追蹤3D神經突谷歌研究人員使用了一種邊緣檢測算法，該算法可以識別神經突(神經元本體的分支)的邊界，以及一種複發性卷積神經網絡(複發性神經網絡的一個子類)，該神經網絡將神經元掃描中的像素聚集起來並突出顯示出來。

• 谷歌開源FHIR標準協議緩衝工具，利用機器學習預測醫療事件

在1月26日，谷歌在arXiv上發表的一篇論文《Scalable and accurate deep learning for electronic health records》（ Alvin Rajkomar et al.）。文中他們提出基於快速醫療保健互操作性資源（FHIR）格式的患者EHR原始記錄表示，利用深度學習的方法，準確預測了多起醫療事件的發生。此外，正與Google Cloud中的同事進行密切合作，研究更多用於管理醫療保健數據的工具。

• 谷歌在法國組建AI團隊，專攻科學、醫療和藝術研究

谷歌宣佈將擴大對法國的投資，組建一支全新的人工智能科研團隊。谷歌首席執行官桑達爾·皮查伊發表的一份博客文章中表示，“ 我們全新的科研團隊將與法國AI科研社區在醫療、科學、藝術和環境等方面密切合作。它們將公佈科研成果並將自己建立的代碼開源，以便所有人都能運用這些資源來解決實際問題。” 谷歌公司還宣佈將開設四家谷歌中心，提供在線技能課程或員工再培訓。谷歌計劃在接下來的一年中將法國分部的員工人數增加50%，升至1000人。谷歌這項計劃的推出正值Facebook宣佈要在歐洲部分地區加強數字技能培訓項目，並在法國投資1000萬歐元進行AI研究設施建設。

• 谷歌推出名為DeepVariant的程序，幫助基因組數據解讀

谷歌推出一款名為DeepVariant的程序，可以通過深度學習來拼湊一個人的基因組並且更準確地識別出DNA序列中的突變。這個技術在谷歌中曾經用來識別一張照片是貓還是狗，DeepVarient利用了相同的技術解決DNA分析領域的一個重要問題。現代DNA測序儀可以執行高通量測序，讀取出的不是完整的DNA序列，而是重疊的短片段。然後將這些片段與另一個基因組進行比較，從而將它們拼湊在一起，進行變異識別。但是這項技術很容易出錯，科學家也很難排查出這些錯誤以及小突變。然而，DeepVariant利用神經網絡技術來構建比以往任何技術都更精確的程序。

• Google發佈基因數據解讀工具

2017年，Google發佈了一個名為DeepVariant的工具，它使用最新的人工智能技術，從測序數據中構建出一幅更準確的人類基因組圖像。DeepVariant幫助將高通量測序讀數轉換為完整基因組的圖像，並自動識別測序數據中的小插入和缺失突變和單鹼基對突變。目前市場上存在很多解讀這些數據的工具，比如GATK、VarDict和FreeBayes等。這些軟件工具往往使用更簡單的統計和機器學習方法通過嘗試排除錯誤讀取來識別突變。Deep Genomics首席執行官說：“DeepVariant的成功很重要，它表明了在基因組領域，深度學習可以用來自動訓練系統，其表現優於複雜的手工操作系統。”

• 谷歌與Verily發佈新研究，可通過視網膜圖像用AI檢測心臟病

2017年，谷歌和其母公司Alphabet 旗下的生命科學公司Verily展示了一種能在視網膜圖像中發現心臟病風險的新研究。 這種方法對身體的侵入性較小、獲取容易，並且還能用 AI 快速分析結果。 雖然目前醫學界可通過部分身體表象判斷患者是否患病，但谷歌和 Verily 算法能夠自己分析患者年齡、性別、吸菸史、血壓、血糖等相關信息。通過 AI 分析特徵對心血管產生影響評估心臟衰竭的概率。 研究人員表示，該研究測試結果與歐洲心血管手術危險因素評分系統（SCORE）檢測結果基本一致。

• 谷歌搜索數據可預測癌症發病率和死亡率

2017年9月，關於疾病和健康類的搜索，一直以來包含在熱門的主題搜索當中。這樣看來，一些這樣的搜索數據也許可以向我們提供一個關於一些癌症形式的可靠信息，不僅有發病率，還有死亡率。早在2008年，谷歌開始進行一項有趣的分析，流感相關的搜索數據能否嘗試用來預測真實的爆發。然而，谷歌沒有達到預想的那樣，錯失了2013年流感季節的高峰期。

• 谷歌聯合麻省理工學院，將人類多重感官賦予人工智能系統

2017年7月6日，谷歌和麻省理工學院一個新項目正在向一個多功能完整AI方案邁出第一步。更具體地說，雙方將合作開發出能同時處理聲音、文本和圖像的 AI 解決方案。讓 AI 具備人類的某些功能其實已經是一項看上去不可能完成的任務，麻省理工學院和谷歌發佈的全新研究報告為這一嘗試指明瞭道路，讓人們看到了賦予 AI 系統多重“感官”的可能性。新的論文概述瞭如何 AI 如何調節自己聽到和看到的東西，並將其同步，這非常類似人腦的運作方式。

• 谷歌AI可準確預測化學分子性質

2017年7月2日，谷歌與DeepMind以及瑞士巴塞爾大學（University of Basel）一同做出了突破——利用機器學習的方法，準確預測分子性質。此前，不少研究已經催生了一些類似的神經網絡工具，而谷歌的研究人員則進一步將它們進行了調整與整合，將它們合併成一個叫做“信息傳遞神經網絡”（Message Passing Neural Networks，縮寫MPNN）的框架。研究人員們相信，這款神經網絡能有效地預測分子的性質。

• 谷歌AI快速辨別糖尿病視網膜病變 可檢測乳腺癌

2017年5月7日，據谷歌產品經理及醫學博士Lily Peng表示，谷歌AI算法在醫療領域取得重要進展，不僅可以通過深度學習快速辨別出糖尿病視網膜病變的跡象，在癌症檢測上也可以通過活檢圖像來定位癌細胞的位置，以便對患者實行醫療指導。

• 谷歌宣佈開啟為期4年的萬人健康數據計劃

2017年5月3日，谷歌子公司Verily宣佈，開啟一項為期4年、萬人參與的“基線計劃”（Baseline Project）項目，利用各種健康新工具收集10000名志願者健康數據，並在此基礎上，邁出繪製“人體健康地圖”第一步。“基線計劃”團隊希望，通過連續4年跟蹤觀察志願者們的基因和微生物群，監控他們的睡眠、體育鍛煉及整體精神狀態，找到提前預測癌症和心臟病等疾病的線索。

• 谷歌Deep Mind開發區塊鏈系統，用於醫院跟蹤醫療記錄

2017年5月2日，谷歌母公司Alphabet旗下人工智能企業DeepMind，正在建立一個類區塊鏈系統，用於跟蹤患者數據的使用情況。該類區塊鏈系統，將使用加密數學技術，保證過去發生事件的準確記錄。每次使用一段數據時，都會生成一個基於所有以前活動的新代碼。這意味著，如果後來有人篡改之前的記錄，比方說，為了隱藏他們為特定目的，使用一塊數據的事實，系統就會將數據記錄亂碼，並迅速揭示違規行為。該工具將最先用於DeepMind在英國合作的醫院，包括倫敦皇家自由醫院，進行後續相關測試。

• 谷歌用深度學習協助病理學家檢測癌症，準確率在89%

2017年3月10日，為了解決有限的時間和診斷準確性的問題，谷歌正在研究如何將深度學習應用在數字病理學，通過創建一個自動檢測算法，來輔助病理醫生工作。谷歌使用由Radboud大學醫療中心提供的圖像訓練算法，算法經過優化可用來確定是擴散到淋巴結的乳腺癌還是擴展到臨近乳房的乳腺癌。

硬件設備

從2014年至今，谷歌在硬件設備上沒少折騰，從谷歌眼鏡、可穿戴式心電設備、智能鞋，谷歌一直在嘗試做出一款驚豔的C端產品。

這一夢想終於在2019年初得以實現，谷歌智能手錶獲美國FDA批准，打破了蘋果在醫用可穿戴設備市場一家獨大的局面。

• 谷歌母公司祕密研發智能鞋，可監測摔倒和充血性心力衰竭

谷歌母公司Alphabet旗下的生命科學部門Verily正在研發一款智能健康鞋。在Google的設想中，這是一款嵌有傳感器的智能鞋——能監測用戶的運動、體重，甚至能監測用戶是否摔倒。Verily最近數月多次在祕密會議上展示該款智能鞋的原型產品。而Verily正在積極招募合作伙伴，以推進該產品的量產和上市。

• 谷歌旗下Verily智能手錶獲美國FDA批准，可用於心電圖節律檢測

2019年1月29日，美國FDA批准了Verily Study Watch智能手錶上的心電圖功能，使其成為又一款可做醫療用途的智能手錶。在2015年之前，Verily還是谷歌旗下的生命科學部門，於2015年末獨立成為Alphabet旗下的子公司。美國FDA此次批准Study Watch成為II類醫療設備的510(k)條款審查，但Study Watch僅能夠在有醫療需求的情況下使用，屬處方類醫療設備。Study Watch可在有處方的條件下，為有心臟健康問題的患者檢測單通道心電圖節律，並記錄、儲存、傳輸這些數據。

• 谷歌手錶的獲批cells打破細胞了下載蘋果在醫用級柯林斯穿戴設備領域一家獨大的局面。同時，谷歌避開與蘋果在消費端的正面競爭，劍走偏鋒，指向乙端，這也是谷歌與蘋果在醫療領域進行差異化競爭的一步大棋

• 谷歌將推出可穿戴式AI健身教練，引導健康生活方式

近日，谷歌正在開發一款名為Google Coach（谷歌教練）的可穿戴式健康和健身助手。它不僅僅是跟蹤用戶的運動情況，還會使用人工智能及其從用戶那裡學到的數據，來引導健康的生活方式。Google Cocah將首先在搭載Wear OS系統的智能手錶上推出，但不排除該服務還可以擴展到其他Google產品。

• 谷歌眼鏡可識別讀取情緒，有助兒童自閉症治療

2018年，谷歌退出可以讀取情緒的眼鏡。患有自閉症譜系障礙的兒童難以根據其他人的面部表情來評估他們的情緒 ，這反過來又會影響他們與別人溝通。在斯坦福大學的一項新研究中，患有自閉症的孩子戴著谷歌眼鏡 ，這些設備與附近智能手機上基於機器學習的應用程序無線連接。該應用程序分析了眼鏡前置攝像頭的視圖，評估了孩子們與之交互的人的表情、情緒。然後，它確定那些人正在展示的八個主要面部表情中的哪一個，並通過眼鏡的揚聲器和顯示器告訴孩子。這些表情代表幸福、悲傷、憤怒、厭惡、驚訝、恐懼、中性或蔑視。10周後，根據父母在治療期之前和之後完成的問卷調查，發現兒童SRS-2自閉症特徵量表平均減少了7.38分 ，這意味著他們的症狀不那麼嚴重。

• 谷歌使用AI眼部篩查器預測患者未來5年內心血管疾病風險

2018年5月8日，在2018年Google I/O大會上，Sundar picas介紹了谷歌AI在糖尿病視網膜病變識別上的突破。他指出，谷歌能夠使用眼部篩查器來預測患者五年內的心血管疾病風險。Sundar pichai表示：“去年，我們宣佈了谷歌在糖尿病視網膜病變上的篩查進展，我們開發了AI技術幫助醫生進行糖網的早期篩查，谷歌接下來在多地進行了臨床實驗，例如在印度的醫院，臨床實驗結果顯示非常好，AI技術可以用專家的診斷幫助醫療資源缺乏的地方。”

• 谷歌推出AR顯微鏡平臺，助力癌症檢測

4月20日，在美國癌症協會年會上，谷歌披露了其正在通過加持了AR和AI技術的顯微鏡，使得對普通癌細胞的病理學檢測可以實現實時觀測結果。谷歌的ARM平臺組件可以直接被裝入各個醫院和診所中現有的光學顯微鏡中，成本低且易於使用。目前，模型以每秒約10幀的速度運行，因此當用戶在顯微鏡載玻片上移動或改變放大率時，模型輸出可以無縫更新。

• 谷歌眼鏡與醫院達成合作 主攻醫療保健領域

2018年4月，谷歌眼鏡是由谷歌發佈的一款“拓展現實”眼鏡，它具有和智能手機一樣的功能，可以通過聲音控制拍照、視頻通話和辨明方向，以及上網衝浪、處理文字信息和電子郵件等。 谷歌眼鏡在C（消費者）端進展的不是太好，谷歌正將其眼光轉向B端（商務）市場，譬如製造業領域和醫療保健領域。谷歌眼鏡功能或將對醫療保健產生積極影響，成為醫院和衛生系統熱切擁抱這項技術的原因。 目前已經和谷歌眼鏡展開合作的一些醫院表示，通過使用它可以更直接與患者關聯，這種輕便型的穿戴設備幫助醫生更好地跟蹤患者健康情況。

• 谷歌Verily可穿戴非侵入性診斷系統專利，可實現癌症無創診斷

2017年5月23日，Verily的一項新專利剛剛獲得授權（專利申請於2014年2月，於2017年5月8日審批通過），該專利提供了一種可應用於多種疾病的非侵入性診斷系統，診斷範圍包括激素問題、感染甚至癌症。這個診斷系統通過可穿戴設備來監測和評估插入或攝入人體的某種特定物質。通過監測與該物質相互作用的粒子類型，該系統可以向設備使用者反饋潛在的疾病風險。

• 谷歌Verily開發可穿戴設備Study Watch，用於大範圍收集原始臨床健康數據

Verily於2017年5月推出了新的健康跟蹤可穿戴設備Study Watch，並計劃將其大規模用於醫學研究，目前，該設備並不對外銷售。Study Watch內置多功能的生理和環境傳感器，可以記錄心電圖(ECG)、心率、皮膚活動等，能針對一系列研究（包括心血管和運動障礙）進行相關健康信號的檢測。另外Study Watch處理器非常強大，支持實時算法，且能憑藉OTA的方式，自動更新系統，安裝新演算法和用戶介面。Study Watch的屏幕上僅顯示時間和指示，並無App或任何智能手錶繁瑣功能，將專門用於記錄及儲存對醫療專業人員很有用的原始數據。

• 谷歌醫生的精確醫療檢索“Google醫療卡片”已在澳洲推行

每個醫療卡片就相當於是一種疾病的“大綱”——詳細列出了預防方法、症狀、初步診斷、下一步解決方法、應當引起多少重視。最關鍵的是，這些結果會出現在瀏覽器搜索的首位，讓人們第一時間就明白這是官方權威意見。

• 谷歌公佈最新專利“穿戴式心電圖設備”

2016年4月7日，美國專利局公佈了一項谷歌的心電圖設備專利，該專利顯示，這套設備以穿戴的方式讓用戶可隨時隨地的記錄自己的心電圖情況，以方便他們在運動或者其他場景下了解到自己的心臟活動水平。

醫藥研究

從谷歌佈局醫療的現狀來看，由公司背景和基因所決定，谷歌對醫藥研究的興趣不大。至少，近兩年，谷歌幾乎未涉足過醫藥領域。

• 谷歌兄弟公司進軍醫藥界 投生物科技基金研發新藥

6月15日，谷歌與瑞士諾華公司（Novartis）攜手合作，為一個新成立的基金提供支持，該基金規模3億美元，由生命科學投資公司Medicxi主導。諾華公司、谷歌母公司Alphabet旗下子公司Verily是新基金的主要投資者，除此之外歐洲投資基金（European Investment Fund）、Medicxi也參與投資。

• 賽諾菲聯合谷歌進軍糖尿病市場

2016年9月，賽諾菲和谷歌旗下生命科學公司Verily將共同投資5億美元成立合資公司，主攻糖尿病研究。此次合作，將令賽諾菲在激烈的糖尿病藥物領域更加具有競爭力，並且有別於競爭對手。雙方的合作將整合醫學研究、電子設備和軟件。

谷歌商業模式護城河

• 谷歌AI篩查糖網靈敏度為97%,優於眼科醫生

谷歌於2017年推出AI計劃，其方向之一便是利用AI技術幫助醫生進行糖網的早期篩查。

為了提高AI的準確性和可靠性，谷歌研究者們使用來自美國糖尿病視網膜篩查網站和印度眼科醫院的128175幅圖像，並且每一張圖片都依靠三到七名眼科醫生或眼科實習生進行分級，確保其中沒有因為機器和數據來源的異同而受到干擾。

2017年第一次測試顯示，谷歌機器學習技術能夠識別DR病例，其靈敏度為90.5%，特異性為91.6%。敏感性是指能夠正確識別患者患有該疾病的能力，而特異性是正確識別人們沒有患病的機率。

然而，將經過眼科醫生和視網膜專家共同認證的新型分級圖像訓練於人工智能，研究者能夠提高算法的靈敏度為97%，其特異性提高到92%。此外，人工智能優於大多數眼科醫生的決策，醫生們的整體敏感性為84%，特異性為98%。

谷歌認為人工調整後的圖片提高了人工智能準確率。這一工作能夠為進一步的研究提供基礎，併為深度學習在醫學領域的應用提供參考標準。在這項研究中，圖片同時被人工智能深度計算，眼科醫生和視網膜專家的一致意見被當作訓練算法的參考標準。

結果顯示，谷歌AI算法的準確度略高於眼科專家。 其中不難看出谷歌多年來在技術領域投入後，不僅實現了技術沉澱和進步，已經開始輸出行業標準。雖然人工智能領域不乏參與者，但是鮮有公司能夠公佈嚴密的測評體系和標準。無論是臨床試驗還是學術驗證，谷歌AI的都已經證明了其實力，通過糖網篩查這樣的具體醫療項目，能夠實現其AI落地和商業化。

• 谷歌AI坐擁數十億用戶健康數據

通過梳理谷歌在醫療領域的佈局，我們不難看出，AI是谷歌及其旗下子公司Verily在醫療領域攻城略地的核心方向。

在這方面，谷歌擁有以下優勢：

1，谷歌依靠巨大的搜索入口，獲得數十億用戶的健康數據，這是谷歌能夠進入醫學AI領域的一大戰略資本。

2，谷歌與學術界、商業醫療組織進行合作，能夠獲取新的更有價值的臨床醫學數據。這些數據以及谷歌自身收集的有關用戶的其他信息都可用於訓練算法，以識別健康與疾病之間連續體的模式。 例如，谷歌此前與杜克大學、斯坦福大學合作開展名為Project Baseline（基線計劃）的項目，該項目旨在對1萬名志願者進行長達4年的追蹤，觀察他們的基因和微生物群，監控他們的睡眠、體育鍛煉以及整體精神狀態，找到提前預防癌症和心臟病等疾病的線索。 谷歌高層表示，與學術界和醫療保健行業的合作是公司在醫療領域保持前行的關鍵。

3，自行研發AI部門DeepMind DeepMind致力於人工智能研究，其主要任務之一是尋找人工智能在醫療保健領域的應用方式。2014年1月，谷歌以超過5億美元的價格收購DeepMind，DeepMind位於倫敦，由Demis Hassabis經營，一直以來，該公司都與國家衛生服務機構保持著密切的合作。

• 谷歌AI算法可精準抗癌

谷歌機器學習分部DeepMind公司計劃利用人工智能算法，將複雜的癌症放療方案流程化，希望能縮短治療時間，從而大大減輕醫生負擔和病人痛苦。DeepMind將與倫敦大學學院醫院合作，分析700名曾患頭頸癌的病人的掃描圖像，創建一種算法，學習醫生在放療過程中是如何決策的，最終實現自動“分割”掃描，為醫生減輕負擔。“分割”是指醫生給癌症患者做放療時，需要人工繪出放療區域，找準射線掃描部位殺死腫瘤細胞，儘量減少對周圍健康組織傷害的過程。