为了撮合AI与医疗，谷歌操碎了心

谷歌的AI技术，为疾病的检测、诊断和治疗创造一个强大的新范例。

谷歌进入医疗领域后，在各方面都极其依赖AI 方面的专业知识。此前，谷歌的研究团队就利用机器学习和计算机视觉领域的最新进展，开发了一种能够通过眼部扫描图像，从而判断视网膜是否发生病变的深度学习算法。

事实上，观察眼部扫描图像，是眼科医生诊断糖尿病视网膜病变的常用方法之一，通过寻找病变征兆（包括微动脉瘤、出血、硬性渗出物等等），来判断其严重程度。然而在大部分地区，经过专业培训的医生数量并不能满足当地糖尿病患者的筛查需求。

为了在医疗资源有限的情况下满足更多病人的需求，谷歌与印度、美国的医生们密切合作，创建了一个包含12.8万张眼底扫描图像的数据集，基于这个数据集，谷歌训练出了一个检测糖尿病视网膜病变的深度神经网络。

经过测试，这个深度神经网络无论是在降低漏诊的能力上，还是在避免误诊的能力上，都超过了专业医生。在发表算法之后，谷歌的研究人员们并没有止步，而是继续提高它的性能和可解释性。目前，这一研究已经进入了临床应用的阶段。

在医疗领域，谷歌除了将AI运用于检测糖尿病视网膜的病变之外，还发布了机器学习开源软件，旨在帮助医生快速阅读和了解患者病历资料。

该AI机器学习平台包括两个程序软件，一是与医疗保健相关的自然语言处理API，可扫描和机器学习文档资料获取患者疾病关键信息，然后将其转化为标准格式，为医生汇编重点和核心内容。

谷歌第二个智能软件是医疗自动机器学习辅助系统，这是一套软件代码辅助工具，帮助医生从患者病历记录中提取特定数据，例如患者癌组织基因突变信息。这两种AI辅助软件工具目前都可以免费提供医生试用。

在过去几年里，大型科技公司和AI初创公司都一直在努力开发AI辅助工具，希望为医生提供速记笔录和自然语音识别辅助工具。除了谷歌，亚马逊和微软都各自创建了AI软件系统，这意味AI技术将成为互联网医疗领域新的增长点。

专注于成像技术的英伟达公司也涉足医学转录AI技术。今年初，英伟达推出一项名为BioMegatron的服务，该服务旨在识别医生—患者对话语音信息。该AI-ML数据集已接受了超过60亿医学术语培训，准确率达92％。

还有许多较小的公司，如Dragon，MModal，Suki Ai和Saykara等也在从事为医生开发智能自然语音转录AI系统。

近年来，人工智能技术已经渗透多种服务场景，“AI+医疗”的应用也呈现井喷现象。随之医疗政策频出，投资不断加码，“AI+医疗”的全新服务模式也正在被行业接受和实践。

谷歌目前涉足于医疗领域的多种疾病，包括眼科疾病、糖尿病、帕金森综合症、多发性硬化症等，不仅如此，谷歌还在不断扩大医疗计划的名单，包括新的疾病领域，AI 技术的应用，甚至医疗保险。

将来，谷歌可能还会探索其他的医疗领域，例如慢性阻塞性肺病（COPD），癌症，精神/行为健康、衰老等，相信这将为谷歌布局健全的医疗体系提供航行的指向标。