Google在人工智能方面已取得空前進(jìn)步，目前正憑借Medical Brain項目進(jìn)軍醫療領(lǐng)域。其最新開(kāi)發(fā)的人工智能軟件Neural Networks，可將Google擅長(cháng)的預測技術(shù)與機器學(xué)習相結合，分析原始醫療數據，從而預測住院病人的住院時(shí)長(cháng)、再入院幾率和死亡幾率。
Google AI預測系統V.S. 傳統數據分析
此前，一患乳腺癌的女子到醫院治療時(shí)，癌細胞已擴散至肺部。醫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項數據后推翻醫院的結論，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的數據篩選能力讓醫學(xué)專(zhuān)家感到震驚。因為傳統的數據分析無(wú)法接觸到隱藏在PDF文檔或很久之前舊表格里的數據，但Google的AI系統可以通過(guò)Neural Networks軟件獲取所有數據后并快速預測，精準度高不說(shuō)，甚至還可以顯示預測結果的依據。
一直以來(lái)，醫院、醫生及其他醫療服務(wù)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據的方法?，F行的健康數據收集及分析工作成本大、難度高、耗時(shí)長(cháng)，而Google AI系統在投入使用后基本可以解決這些問(wèn)題，從而提升醫務(wù)人員的工作效率，使其可花更多時(shí)間照顧患者。
目前，醫療軟件大部分由人工編碼，而Google的設計則可實(shí)現機器獨立分析數據的功能。
AI預測系統將應用于臨床
Google AI部門(mén)總監Jeff Dean在接受彭博社采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)，Google下一步就是要將這套AI預測系統應用于臨床。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系統將帶領(lǐng)醫生了解到更多的藥物及臨床診斷知識。Google的AI系統為每個(gè)醫院都制定了預測模型，正致力于建立新伙伴關(guān)系，獲得更多醫療記錄信息。
Google與Verily正在開(kāi)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據來(lái)源的方式。Google可以分析天氣及交通狀況，其安卓系統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療算法分析。
醫療記錄只是Google AI醫療計劃的一部分，Medical Brain已將AI系統應用于放射學(xué)、眼科學(xué)、心臟病學(xué)等領(lǐng)域，同時(shí)也在正向皮膚病學(xué)發(fā)展。Google正在印度開(kāi)展一項新實(shí)驗，用AI軟件掃描眼部，以檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變早期征兆，準確率高達90%。
AI預測系統面臨的挑戰
對此，Google員工表示，這是一款有實(shí)際商業(yè)應用價(jià)值的產(chǎn)品，打開(kāi)了一個(gè)全新市場(chǎng)。不過(guò)，盡管Google的人工智能技術(shù)形勢看好，但利用AI提升醫療成果仍是一個(gè)巨大的挑戰，比如IBM沃森曾試圖將AI技術(shù)應用于醫療，但在節約成本、提升報銷(xiāo)技術(shù)系統上取得的成效仍相當有限。
長(cháng)期以來(lái)，Google都在尋求進(jìn)入電子病歷系統，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(xué)及芝加哥大學(xué)關(guān)于460億項匿名患者數據的合作。在患者信息交易方面，Google也很謹慎。2017年，英國監管機構懲罰了Alphabet AI實(shí)驗室DeepMind，原因是該實(shí)驗室在未告知患者的情況下分析了患者的電子病歷。不過(guò)，Google及其醫院合作伙伴堅持其數據是匿名的，安全的，是經(jīng)過(guò)患者同意的。Volchenboum表示，Google如果想將業(yè)務(wù)拓展至小的醫院及醫療系統，那么嚴格保護患者數據將變得更加困難。
為實(shí)現商業(yè)化運作，Google需要收集更多電子病歷。不過(guò)就目前而言，Google表示：AI預測系統開(kāi)啟商業(yè)化模式還為時(shí)過(guò)早。
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