谷歌宣布合并DeepMind Health部門，作為新成立的Google Health的一部分。谷歌內(nèi)部醫(yī)療AI項目正在重組，由新任醫(yī)療戰(zhàn)略負責人、醫(yī)療界大咖David Feinberg帶領(lǐng)。

谷歌在醫(yī)療方面的雄心正在迅速形成。

作為正在進行的醫(yī)療保健工作重組的一部分，谷歌宣布它正在吸收DeepMind Health，這是位于倫敦的AI實驗室DeepMind的一部分。

DeepMind在今天發(fā)表的博客文章中表示：“我們很高興地宣布，Streams團隊將加入谷歌?！盨treams是DeepMind開發(fā)的一個醫(yī)療App。

Streams app

DeepMind的創(chuàng)始人表示，這對DeepMind來說是一個“重大里程碑”，有助于讓Streams應用程序成為“醫(yī)生和護士的AI助理”，將“最好的算法和最直觀的設計相結(jié)合”。目前，這款應用已經(jīng)在英國試用，幫助醫(yī)護人員管理患者。

DeepMind表示，Streams團隊將繼續(xù)留在倫敦， 由前NHS外科醫(yī)生和研究專家Dominic King博士帶領(lǐng)，并致力于與英國國家醫(yī)療服務體系(NHS)持續(xù)開展合作。其中包括許多雄心勃勃的研究項目，比如使用AI在常規(guī)掃描中發(fā)現(xiàn)眼部疾病。

至于DeepMind Health，該子公司將不再作為獨立品牌存在，并入到谷歌旗下，成為該公司最近成立的Google Health的一部分。DeepMind的其他部門仍將保持獨立。

鑒于DeepMind與NHS之間的早期交易在英國引起不滿，這一消息可能存在爭議。英國數(shù)據(jù)監(jiān)管機構(gòu)在2017年裁定，DeepMind與NHS達成的合作關(guān)系是非法的，因為個人沒有被告知他們的醫(yī)療數(shù)據(jù)將如何被使用。

在英國，隱私擁護者們一直擔心的另一個問題是，谷歌可能會獲得這些醫(yī)療數(shù)據(jù)。根據(jù)CNBC的報道，DeepMind內(nèi)部建立的負責監(jiān)督醫(yī)療工作的獨立審查委員會可能會因此而被關(guān)閉。

另一方面，這一舉動清楚地表明了谷歌在醫(yī)療領(lǐng)域的雄心，以及它希望充分利用對這家倫敦AI實驗室的收購。據(jù)報道，DeepMind和谷歌之間長期存在緊張關(guān)系，谷歌希望將DeepMind的工作商業(yè)化。而與谷歌相比，DeepMind將自己定位為一個致力于長期研究的機構(gòu)，并在此過程中吸引了一批世界上最優(yōu)秀的AI人才。

Jeff Dean欽點：谷歌挖來新醫(yī)療戰(zhàn)略負責人

與DeepMind的其他部門相比，DeepMind Health已經(jīng)開展的工作更直接、更實用，這可能是吸引上周成為Google Health新任CEODavid Feinberg的理由。

Feinberg的新任務是重組谷歌在醫(yī)療領(lǐng)域的所有工作，從硬件到算法。顯然，只要有必要，這些重組還將包括吸收Alphabet的其他部分。

David Feinberg

上周，谷歌宣布任命醫(yī)療界大咖DavidFeinberg為醫(yī)療戰(zhàn)略負責人，領(lǐng)導Google Health團隊，直接向谷歌人工智能主管Jeff Dean匯報。

DavidFeinberg此前是美國頂級醫(yī)療保健機構(gòu)Geisinger的CEO。據(jù)知情人士透露，谷歌搜尋這一人選的工作已經(jīng)進行了數(shù)月。

知情人士表示，谷歌人工智能主管Jeff Dean一直在深入?yún)⑴c這一過程，并親自面試應聘者。一些候選人包括健康咨詢、醫(yī)院管理和保險領(lǐng)域的領(lǐng)導者。該職位將向Jeff Dean匯報，但也將與谷歌首席執(zhí)行官Sundar Pichai密切合作。

Feinberg將負責研究如何整合谷歌內(nèi)部分散的醫(yī)療健康項目，這些項目在該公司旗下許多不同的業(yè)務部門之間相互重疊。谷歌內(nèi)部涉及醫(yī)療保健研究的部門包括谷歌核心的搜索部門、云業(yè)務部門、AI研究部門Google Brain、Nest家庭自動化部門和谷歌Fit可穿戴設備部門等。

谷歌和DeepMind的主要醫(yī)療AI成果

眼疾：DeepMind AI系統(tǒng)可檢測50余種眼疾，準確率高于眼科專家

DeepMind 8月在Nature Medicine上發(fā)表一項里程碑式的醫(yī)療AI研究成果，它的AI系統(tǒng)能夠?qū)ΤＲ?guī)臨床實踐中的眼球掃描結(jié)果進行快速診斷，可識別50余種眼部疾病，準確率與眼科專家一樣出色，甚至更好。

在 997 名患者的掃描影像上進行的測試中，DeepMind 的算法在轉(zhuǎn)診推薦的準確度比摩爾菲爾茨眼科醫(yī)院的 8 名視網(wǎng)膜?？漆t(yī)生表現(xiàn)得更好——DeepMind 算法的錯誤率為 5.5%，而 8 名人類醫(yī)生的錯誤率在 6.7% 到 24.1% 之間；如果向人類醫(yī)生提供患者的背景信息，人類醫(yī)生的錯誤率降低到 5.5% 到 13.1% 之間，結(jié)果與 AI 的水平相當或稍差。

乳腺癌：谷歌AI在轉(zhuǎn)移性乳腺癌檢測的準確率已達99%

Google AI部門與圣地亞哥海軍醫(yī)療中心合作開發(fā)一種新的檢測方案，采用癌癥檢測算法，能夠自動評估淋巴結(jié)活檢。這個AI系統(tǒng)被稱為“淋巴結(jié)助手”(簡稱LYNA)。

在《美國外科病理學雜志》中，他們針對這個系統(tǒng)發(fā)表了“基于人工智能的乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移檢測”論文。在轉(zhuǎn)移性乳腺癌的檢測精度測試中，LYNA的準確率達到99%，超過了人類專家的檢測準確率。

心血管疾?。汗雀鐰I使用深度學習分析視網(wǎng)膜圖像，以此預測心血管疾病突發(fā)的風險

谷歌的研究人員在《自然》子刊Nature Biomedical Engineering發(fā)表的《使用深度學習從視網(wǎng)膜基底照片中預測心血管危險因子》中，證明除了檢測眼病外，眼睛的醫(yī)學圖像還可以非常準確地預測心血管健康的其他指標。

使用深度學習來獲得人體解剖學和疾病變化之間的聯(lián)系，這是人類醫(yī)生此前完全不知道的診斷和預測方法，不僅能幫助科學家生成更有針對性的假設，還可能代表了科學發(fā)現(xiàn)的新方向。