據彭博社報道，谷歌正在訓練機器來(lái)預測病患的死亡時(shí)間。它的“醫學(xué)大腦”（MedicalBrain）團隊取得了一些AI進(jìn)展，如預測疾病癥狀、死亡風(fēng)險等等，該互聯(lián)網(wǎng)巨頭有望借此打入醫療保健市場(chǎng)。

一名患有晚期乳腺癌的婦女來(lái)到城市醫院，她的肺部已經(jīng)充滿(mǎn)了積液。她看了兩個(gè)醫生，做了放射掃描。醫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(lái)進(jìn)行估算。該公司開(kāi)發(fā)的一種新型算法分析了關(guān)于該婦女的信息——17．5639萬(wàn)個(gè)數據點(diǎn)——然后對她的死亡風(fēng)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 )在醫療保健領(lǐng)域的潛力，這種人工智能軟件特別擅長(cháng)利用數據來(lái)自行學(xué)習和改進(jìn)。谷歌開(kāi)發(fā)了一種可以預測各種病患結果的工具，包括人們可能在醫院待多久，再次入院的幾率以及他們不久后死亡的幾率。

給醫學(xué)專(zhuān)家們留下最深刻印象的是，谷歌能夠篩選以前無(wú)法獲取的數據：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記錄的信息，然后得出預測。它比現有的技術(shù)要快得多，也更加準確。谷歌的系統甚至顯示了是基于哪些記錄得出結論的。

多年來(lái)，醫院、醫生和其他衛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據。在適當的時(shí)候分享和突顯更多的信息可以挽救生命——至少可以幫助醫務(wù)工作者減少在文書(shū)工作上的時(shí)間，進(jìn)而增加在病人護理上的時(shí)間。但是，目前挖掘健康數據的方法既費用不菲，又繁瑣耗時(shí)。

斯坦福大學(xué)副教授尼格姆·沙阿（NigamShah）表示，現在的預測模型有80％的時(shí)間都花在了使數據具有可表達性的“枯燥粗活”上。而谷歌的方法避免了這個(gè)。沙阿說(shuō)，“你可以把數據直接扔進(jìn)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(zhù)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推向診所。迪恩的健康研究團隊（有時(shí)被稱(chēng)為“醫學(xué)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(lái)希望的同時(shí)，也帶來(lái)一些警示。

在公司內部，人們對這一項目感到非常興奮。“他們終于給AI找到了一個(gè)具有商業(yè)前景的應用。”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(lái)，它在這一領(lǐng)域的大部分工作都是為了改進(jìn)現有的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。而來(lái)自醫學(xué)大腦團隊的進(jìn)展則給了谷歌進(jìn)入一個(gè)全新市場(chǎng)的機會(huì )——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，醫療保健領(lǐng)域的軟件大多是人工編寫(xiě)的。Alphabet旗下醫療保健公司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(xué)習解析數據——“完全可以跑在所有人的前面。”他還說(shuō)，“他們知道什么問(wèn)題值得解決。他們現在已經(jīng)做了足夠多的小實(shí)驗，來(lái)確切地搞清楚富有成效的發(fā)展方向是什么。”

按照迪恩的設想，該人工智能系統將指導醫生使用特定的藥物和診斷方式。另一位谷歌研究人員說(shuō)，現有的模型忽略了一些重要的醫學(xué)事件，包括病人是否做過(guò)手術(shù)。在他看來(lái)，現有的人工編碼模型是醫療保健技術(shù)發(fā)展的“一個(gè)顯而易見(jiàn)的巨大障礙”。

數據隱私問(wèn)題

盡管人們對谷歌的潛力持樂(lè )觀(guān)態(tài)度，但利用人工智能改善醫療結果仍然是一個(gè)巨大的挑戰。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療領(lǐng)域，但在節省費用和將技術(shù)整合到償付系統方面收效甚微。

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

對醫療領(lǐng)域的深入研究，只會(huì )給本已掌握海量個(gè)人信息的谷歌增加更多的信息。數據公司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據上，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(xué)家塞繆爾·沃爾切布姆（SamuelVolchenboum）最近寫(xiě)了一篇專(zhuān)欄文章，稱(chēng)政府應該阻止這些數據成為“少數公司獨有的資產(chǎn)”，比如在谷歌占據主導地位的在線(xiàn)廣告領(lǐng)域實(shí)施干預。

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

不過(guò)，沃爾切布姆相信這些算法可以拯救生命和幫助節省費用。他希望，健康記錄將來(lái)會(huì )與其他的數據結合在一起利用。最終，人工智能模型可能納入有關(guān)當地天氣和交通的信息——其他影響病患結果的因素。“醫院基本上就像一個(gè)有機體。”他說(shuō)。

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(kāi)發(fā)一種能夠追蹤更多生物信號的設備。即使沒(méi)有大量的消費者購買(mǎi)使用它打造的可穿戴健康追蹤設備，谷歌也還有很多其他的數據來(lái)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(jià)值。所有的這些數據都可能被納入到整個(gè)醫療算法里。

談商業(yè)模式還為時(shí)過(guò)早

醫療記錄只是谷歌的人工智能醫療計劃的一部分。它的醫學(xué)大腦團隊在分別針對放射學(xué)、眼科和心臟病學(xué)打造人工智能系統。他們也在研究皮膚病。員工開(kāi)發(fā)了一款用于發(fā)現惡性皮膚病變的應用；為了進(jìn)行檢測，一位手臂上有15個(gè)假紋身的產(chǎn)品經(jīng)理會(huì )在辦公室里走來(lái)走去。

人工智能主管迪恩強調稱(chēng)，這種實(shí)驗依賴(lài)的是認真嚴肅的醫療咨詢(xún)，而不僅僅是好奇的軟件程序員。谷歌公司正在印度開(kāi)展一項新的試驗，利用其人工智能軟件來(lái)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(shuō)，在推出系統之前，谷歌讓三名視網(wǎng)膜專(zhuān)家激烈地討論了早期的研究結果。

隨著(zhù)時(shí)間的推移，谷歌可以將這些系統授權提供給診所，或者把它們作為一種診斷即服務(wù)（diagnostics－as－a－service）來(lái)通過(guò)公司的云計算部門(mén)出售。微軟公司也在開(kāi)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療記錄，不過(guò)這些記錄在不同的醫療機構中往往存在很大差異。谷歌可以去購買(mǎi)那些數據，但監管機構或消費者可能無(wú)法接受。該公司與加州大學(xué)舊金山分校和芝加哥大學(xué)的交易并不是商業(yè)性的。

該公司表示，現在就確定商業(yè)模式還為時(shí)過(guò)早。在谷歌5月舉行的年度開(kāi)發(fā)者大會(huì )上，醫學(xué)大腦的成員莉莉·彭（LilyPeng）回顧了該團隊的研究成果：其打造的系統在發(fā)現心臟病風(fēng)險方面超過(guò)了人類(lèi)。“再說(shuō)一遍，”她說(shuō)，“我想強調的是，這項研究確實(shí)還處在初期階段。”