據(jù)彭博社報道，谷歌正在訓練機器來預測病患的死亡時間。它的“醫(yī)學大腦”（MedicalBrain）團隊取得了一些AI進展，如預測疾病癥狀、死亡風險等等，該互聯(lián)網(wǎng)巨頭有望借此打入醫(yī)療保健市場。

一名患有晚期乳腺癌的婦女來到城市醫(yī)院，她的肺部已經(jīng)充滿了積液。她看了兩個醫(yī)生，做了放射掃描。醫(yī)院的電腦讀取了她的生命體征，估算出她在住院期間死亡的幾率為9．3％。

之后輪到谷歌來進行估算。該公司開發(fā)的一種新型算法分析了關(guān)于該婦女的信息——17．5639萬個數(shù)據(jù)點——然后對她的死亡風險做出評估：19．9％。她幾天后就去世了。

今年5月，谷歌發(fā)布了一份令人痛心的、關(guān)于這名身份不明的女性死亡的報告。它凸顯了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)療保健領(lǐng)域的潛力，這種人工智能軟件特別擅長利用數(shù)據(jù)來自行學習和改進。谷歌開發(fā)了一種可以預測各種病患結(jié)果的工具，包括人們可能在醫(yī)院待多久，再次入院的幾率以及他們不久后死亡的幾率。

給醫(yī)學專家們留下最深刻印象的是，谷歌能夠篩選以前無法獲取的數(shù)據(jù)：隱藏在pdf文件中的注釋或者舊圖表上的潦草文字。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吞噬了所有這些非常規(guī)記錄的信息，然后得出預測。它比現(xiàn)有的技術(shù)要快得多，也更加準確。谷歌的系統(tǒng)甚至顯示了是基于哪些記錄得出結(jié)論的。

多年來，醫(yī)院、醫(yī)生和其他衛(wèi)生保健提供者一直在尋求更好地利用所儲存的電子健康記錄和其他患者數(shù)據(jù)。在適當?shù)臅r候分享和突顯更多的信息可以挽救生命——至少可以幫助醫(yī)務(wù)工作者減少在文書工作上的時間，進而增加在病人護理上的時間。但是，目前挖掘健康數(shù)據(jù)的方法既費用不菲，又繁瑣耗時。

斯坦福大學副教授尼格姆·沙阿（NigamShah）表示，現(xiàn)在的預測模型有80％的時間都花在了使數(shù)據(jù)具有可表達性的“枯燥粗活”上。而谷歌的方法避免了這個。沙阿說，“你可以把數(shù)據(jù)直接扔進廚房洗滌池里，之后的工作你完全不用操心。”他是谷歌發(fā)表在《自然》（Nature）期刊的研究論文的合著者。

下一步是？

今年5月，谷歌首席人工智能主管杰夫·迪恩（JeffDean）對彭博社表示，谷歌的下一步是將這種預測系統(tǒng)推向診所。迪恩的健康研究團隊（有時被稱為“醫(yī)學大腦”團隊）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，既人帶來希望的同時，也帶來一些警示。

在公司內(nèi)部，人們對這一項目感到非常興奮。“他們終于給AI找到了一個具有商業(yè)前景的應(yīng)用。”一位谷歌員工表示。自從Alphabet旗下的谷歌在2016年宣布要成為“AI為先”的公司以來，它在這一領(lǐng)域的大部分工作都是為了改進現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。而來自醫(yī)學大腦團隊的進展則給了谷歌進入一個全新市場的機會——這是兩位聯(lián)合創(chuàng)始人拉里·佩奇（LarryPage）和謝爾蓋·布林（SergeyBrin）一直在反復嘗試的事情。

如今，醫(yī)療保健領(lǐng)域的軟件大多是人工編寫的。Alphabet旗下醫(yī)療保健公司Verily的前高管、投資公司ForesiteCapital常務(wù)董事維克·巴賈杰（VikBajaj）指出，相比之下，谷歌的方法——讓機器自己學習解析數(shù)據(jù)——“完全可以跑在所有人的前面。”他還說，“他們知道什么問題值得解決。他們現(xiàn)在已經(jīng)做了足夠多的小實驗，來確切地搞清楚富有成效的發(fā)展方向是什么。”

按照迪恩的設(shè)想，該人工智能系統(tǒng)將指導醫(yī)生使用特定的藥物和診斷方式。另一位谷歌研究人員說，現(xiàn)有的模型忽略了一些重要的醫(yī)學事件，包括病人是否做過手術(shù)。在他看來，現(xiàn)有的人工編碼模型是醫(yī)療保健技術(shù)發(fā)展的“一個顯而易見的巨大障礙”。

數(shù)據(jù)隱私問題

盡管人們對谷歌的潛力持樂觀態(tài)度，但利用人工智能改善醫(yī)療結(jié)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(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，但在節(jié)省費用和將技術(shù)整合到償付系統(tǒng)方面收效甚微。

谷歌長期以來一直在尋求獲取數(shù)字醫(yī)療記錄，但結(jié)果不盡相同。在最近的研究中，這家互聯(lián)網(wǎng)巨頭與加州大學舊金山分校和芝加哥大學達成了協(xié)議，獲得了460億份匿名患者數(shù)據(jù)。谷歌的人工智能系統(tǒng)為兩家醫(yī)院創(chuàng)建了預測模型，而不是創(chuàng)建同時涵蓋這兩家醫(yī)院的數(shù)據(jù)分析預測模型，后者是一個更難解決的問題。打造面向所有醫(yī)院的解決方案則將更具挑戰(zhàn)性。谷歌正在努力拉攏新的合作伙伴，以便獲取更多的醫(yī)療記錄信息。

對醫(yī)療領(lǐng)域的深入研究，只會給本已掌握海量個人信息的谷歌增加更多的信息。數(shù)據(jù)公司Immuta的首席隱私官安德魯·伯特（AndrewBurt）表示：“在利用我們所生成的所有數(shù)據(jù)上，谷歌和其他科技巨頭將擁有一種獨特的、近乎壟斷的能力。”他和兒科腫瘤學家塞繆爾·沃爾切布姆（SamuelVolchenboum）最近寫了一篇專欄文章，稱政府應(yīng)該阻止這些數(shù)據(jù)成為“少數(shù)公司獨有的資產(chǎn)”，比如在谷歌占據(jù)主導地位的在線廣告領(lǐng)域?qū)嵤└深A。

當涉及到患者信息時，谷歌表現(xiàn)得非常謹慎，尤其是在公眾日益關(guān)注企業(yè)的數(shù)據(jù)收集行為的當下。去年，Alphabet旗下的另一家人工智能實驗室DeepMind在沒有預先告知患者的情況下測試一款分析公共醫(yī)療記錄的應(yīng)用程序，因此受到了英國監(jiān)管機構(gòu)的嚴厲抨擊。在最新的研究中，谷歌和它的醫(yī)院合作伙伴堅稱他們的數(shù)據(jù)是匿名的，安全的，并且在病人許可的情況下使用。沃爾切布姆說，如果項目范圍擴展到小型的醫(yī)院和醫(yī)療保健網(wǎng)絡(luò)，那么該公司在數(shù)據(jù)隱私問題可能將很難保持那種嚴密性。

不過，沃爾切布姆相信這些算法可以拯救生命和幫助節(jié)省費用。他希望，健康記錄將來會與其他的數(shù)據(jù)結(jié)合在一起利用。最終，人工智能模型可能納入有關(guān)當?shù)靥鞖夂徒煌ǖ男畔?mdash;—其他影響病患結(jié)果的因素。“醫(yī)院基本上就像一個有機體。”他說。

鮮少公司擁有比谷歌更好的分析這種有機體的條件。該公司和另一家Alphabet子公司Verily正在開發(fā)一種能夠追蹤更多生物信號的設(shè)備。即使沒有大量的消費者購買使用它打造的可穿戴健康追蹤設(shè)備，谷歌也還有很多其他的數(shù)據(jù)來源可以挖掘。它了解天氣和交通狀況。谷歌的Android手機可以追蹤人們走路的方式等方面的信息，這些信息在測量精神狀況下降以及其他一些疾病上很有價值。所有的這些數(shù)據(jù)都可能被納入到整個醫(yī)療算法里。

談商業(yè)模式還為時過早

醫(yī)療記錄只是谷歌的人工智能醫(yī)療計劃的一部分。它的醫(yī)學大腦團隊在分別針對放射學、眼科和心臟病學打造人工智能系統(tǒng)。他們也在研究皮膚病。員工開發(fā)了一款用于發(fā)現(xiàn)惡性皮膚病變的應(yīng)用；為了進行檢測，一位手臂上有15個假紋身的產(chǎn)品經(jīng)理會在辦公室里走來走去。

人工智能主管迪恩強調(diào)稱，這種實驗依賴的是認真嚴肅的醫(yī)療咨詢，而不僅僅是好奇的軟件程序員。谷歌公司正在印度開展一項新的試驗，利用其人工智能軟件來分析眼睛圖像，以尋找糖尿病視網(wǎng)膜病變的早期跡象。迪恩說，在推出系統(tǒng)之前，谷歌讓三名視網(wǎng)膜專家激烈地討論了早期的研究結(jié)果。

隨著時間的推移，谷歌可以將這些系統(tǒng)授權(quán)提供給診所，或者把它們作為一種診斷即服務(wù)（diagnostics－as－a－service）來通過公司的云計算部門出售。微軟公司也在開發(fā)預測型人工智能服務(wù)。要將產(chǎn)品商業(yè)化，谷歌首先需要獲得更多的醫(yī)療記錄，不過這些記錄在不同的醫(yī)療機構(gòu)中往往存在很大差異。谷歌可以去購買那些數(shù)據(jù)，但監(jiān)管機構(gòu)或消費者可能無法接受。該公司與加州大學舊金山分校和芝加哥大學的交易并不是商業(yè)性的。

該公司表示，現(xiàn)在就確定商業(yè)模式還為時過早。在谷歌5月舉行的年度開發(fā)者大會上，醫(yī)學大腦的成員莉莉·彭（LilyPeng）回顧了該團隊的研究成果：其打造的系統(tǒng)在發(fā)現(xiàn)心臟病風險方面超過了人類。“再說一遍，”她說，“我想強調(diào)的是，這項研究確實還處在初期階段。”