谷歌如何利用人工智能重塑美国医疗行业？
谷歌正利用 AI 进军医疗领域
编译 | 张震 Rik R 熊猫 Nurhachu Null 张仲锦
来源 | CB Insights
谷歌正在押注未来医疗会变得数据结构化和人工智能化，它已经把 AI 运用到了疾病监测，新型数据基础设施和有潜力的保险等领域。
在这篇报告里，我们将探索谷歌医疗行业的众多布局和未来可能会进入的领域。
谷歌一直以来都不仅仅把自己看作一个搜索和广告公司。现在，它又把目标转向了医疗行业，押注人工智能会创造一种更强大的疾病检测，诊断和治疗范式。简单来说，谷歌好像正在从任何一个可能的角度进入医疗领域。
举个例子，你知道谷歌有一个饲养无毒蚊群来控制传染病扩散的项目吗？而且它已经开始了糖尿病管理项目的小范围商业推广？还有它好像在摸索保险领域？在这篇分析中，我们来深入了解谷歌是如何瞄准数据和人工智能来推动医疗布局的。
包括：
谷歌正在研究诊断和管理罕见病——包括糖尿病，帕金森症，心脏病等等
谷歌如何重塑医疗数据层级来试图成为医疗巨头的新数据输送管道的
其他潜在的可扩张领域，包括服务供应商的硬件，保险等等
谷歌最终是如何从完全不相干的众多医疗布局上赚钱的
谷歌的目标与现实情况之间的阻碍
注：为了简化，我们把谷歌作为其更大母公司 Alphabet 的简写，我们会在下文阐述 Alphabet 的架构。
「在未来，即使 AI 能够塑造医疗，它也必须过医疗行业管理规范这一关... 实际上，我觉得医疗会是接下来 10-20 年里人工智能会发挥最大作用的地方。」——Sundar Pichai，谷歌 CEO
目录
一、谷歌的架构和AI优势
谷歌AI优先战略
谷歌的架构
二、谷歌如何利用AI处理特定疾病
眼类疾病
糖尿病
心脏病
帕金森症
多发性硬化
三、助力医疗健康数据基础设施
为医疗巨头创建数据管道
推动谷歌云
为第三方构建数据集
四、谷歌发力医疗健康产业
疾病治疗领域
为医生提供工具
为病人提供诊断
人口健康干预
谷歌保险
谷歌将如何通过其医疗计划中获利？
五、谷歌能做到吗？
一、谷歌的架构和AI优势
1.谷歌 AI 优先战略
紧跟谷歌进入医疗保健行业的步伐，其在 AI 专业知识储备上投入了很多资源：从新型电子记录标准到 DNA 测序成像等等，健康数据都在变得越来越数字化和结构化。而且谷歌正在通过开发健康数据的方法来助力这一过程的加速，并押注它可以使用人工智能来比现在更快速、更准确的理解数据。
谷歌强调，在五大科技巨头中（Facebook、Apple、微软、谷歌、Amazon），其在机器学习方面的取得的进步远远超过其他公司。
在软件领域，更具体地说，人工智能软件，正在成为医疗健康领域中的一个差异化竞争力，而这块，谷歌定位很不错。
谷歌公司正加倍发表研究论文，在全球范围内开设更多的人工智能研究中心，并开发自己的芯片和硬件，专门用于运行 AI/ML 过程。此外，谷歌也是大型科技公司中最活跃的 AI 公司投资者/收购者，还擅长挖掘人才和与新兴的 AI 应用建立联系。
2.谷歌的架构
2015 年，谷歌重组成了 Alphabet，AI 几乎成了每一个分支部门的战略中心。在这次重组中，以前已经在谷歌 X（谷歌秘密的特殊项目实验室）的 R & D 实验室中的被放弃的医疗项目重获新生，转到了新子公司旗下。
从某种程度上说，这一重组使谷歌的医疗项目们更具吸引力，但也使得它们超越现有「登月计划」的任务更加任重道远。
三家专注于医疗健康项目的子公司分别是 Verily，DeepMind 和 Caligo。
Verily——Verily 承担了 Alphabet 大部分的医疗任务。这家子公司专注于数据利用，通过分析工具、干预协助、研究等方法来改善医疗健康。
Andrew Conrad 现在管理着 Verily，他联合创建了国家遗传学研究所。这家子公司主要与现有医疗机构的合作，以找到合适的领域来应用 AI，主要合作工具是其 Study Watch，一种可捕捉生物特征数据的可穿戴设备。Study Watch 目前正在等待 FD 的批准，事实上它早已成为了大量研究目标的中心。
Verily 最近在像 Freenome 和 Culture Robotics 这样的初创公司周围建立了实验室，来增加其在创业公司圈的曝光率。事实上，Verily 还通过从新加坡主权财富基金淡马锡控股 8 亿美元的投资来寻求国际扩张，还作为有限合伙人投资了欧洲的 Medixci Ventures。
Deepmind——Deepmind 致力于人工智能研究。它的主要目标之一是找到 AI 在医疗健康领域的应用方式。谷歌公司以 超过5 亿美元收购了 Deepmind，并交给 Demis Hassabis 管理。该公司总部设在伦敦，与国家卫生服务机构合作紧密。
Calico——Calico 专注于研究和防治衰老以及其他与年龄有关的疾病。这家子公司使用人工智能来处理大型数据集，并使某些实验过程变得自动化。Calico 是由前 GenenTech 首席执行官 Arthur Levinson 管理。
谷歌也通过其风险投资机构 GV 在医疗领域进行了大量投资：
GV——这家风险投资机构投资于不同行业，但是一直在增加医疗健康领域公司的投资速度，即使其整体投资节奏已放缓。
下面，我们将主要关注这些子公司在医疗健康领域的目标，但也将讨论其他谷歌的资产（如不在这些关键机构之列的谷歌云）如何被使用于医疗健康领域。
二、谷歌如何利用AI处理特定疾病
谷歌的策略里使用了端到端的方法来进入医疗健康领域，包括：
数据生成——这包括数字化和摄取由穿戴设备、成像和 MRIs 等方法产生的数据。这种数据流对于人工智能驱动的异常检测至关重要。
疾病检测——使用人工智能来检测给定数据集中的异常，这些异常可能预示着某些疾病的存在。
疾病/生活方式管理——这些工具帮助那些被诊断出患有疾病的人，或者有患上疾病风险的人去度过他们的日常生活/或者把他们的生活方式向着好的方面改良。
虽然这些项目大部分都被列到 Verily 的管理权限之下，但 DeepMind 也参与了疾病检测的几个方面，谷歌自己也拥有母公司旗下的多项专利。
下面这些都是目前谷歌正在处理的主要疾病，这些疾病的工作大部分需要 Alphabet 旗下的多个分支来通力合作，我们将深入研究每一块细分领域。
1.眼类疾病
Verily，正在通过与尼康附属机构 Optos 的合作，检测糖尿病视网膜病变（高血糖水平导致眼部血管损伤的情况），这家机构制造了视网膜成像检测和眼疾检测的机器。
在早期研究中，谷歌证明了它的算法和受过专业训练的眼科医生一样能够很好地检测出这种情况。
Deepmind 的分部也正在与英国的莫尔菲尔德眼科医院合作，以改善这种眼类疾病的研究，以及帮助眼科医生评估患者眼类疾病的风险，并根据病情的紧迫性指导他们进行医疗护理。在目前的系统中，不管是不是存在紧急情况的频谱，所有的异常都被视为紧急情况。
Verily 不仅仅助力眼类疾病检测，而且还可以潜在的修复某些疾病。分析下 Verily 授权专利中的词汇频率，你就会发现它一直在提交与眼部接触和眼部植入相关的专利。
还有几项 Verily 的专利强调了使用隐形眼镜来帮助目光聚焦以对抗老花眼（年龄相关的视力退化）的方法。这是一个与诺华子公司 Alcon 合作的项目，但是该项目好像推迟了试验？目前的状况还不清楚。
2.糖尿病
糖尿病检测和管理是谷歌关注的主要医疗健康领域，它已经在产品推出方面取得了一些成功。鉴于糖尿病的普遍性——这种仅在美国就影响了 3000 万人的疾病——这个领域值得关注是毫无疑问的。
检测
除了对抗老花眼之外，Alcon 还可以通过眼泪监控血糖，这也是是 Verily 首次公开宣布的「登月计划」之一。然而，其他专家认为，眼泪并不是一个监测血糖的可靠来源。
谷歌的小型连续性血糖监测仪（CGM），是 Verily 与医疗器械公司 Dexcom 一起制造的，已经进入商业化准备阶段。Dexcom G6 监测系统已经提交给了 FDA 批准，它可以监测皮肤下间隙血糖水平。
它的长期目标是制造一个更小的一次性传感器——可以像绷带一样佩戴 14 天，并且不需要手指穿刺校准（与现在的 G6 相反，现在的 G6 需要每天做一次手指穿刺校准）。这是在 Dexcom 投资者推介中提到的，如上图所示。
在过去的几年里，Verily 与 Dexcom 的合作在其财报电话会议上被越来越多次的提到。
由于人的胰腺连接到自主神经系统，心脏节律的微小变化可能有助于检测疾病的发生。Cardiogram，是一家使用心率来监测和预测疾病的创业公司，它最近发布了一项研究，该研究使用现有的穿戴设备（包括安卓手表在内）通过人工智能和心率检测糖尿病，准确率可达 85%。
如果它能改善糖尿病的早期检测，那么这种检测方法对于 Verily 来说没准是一个潜在的可进入领域。
管理
Verily 也在糖尿病领域中利用了多边伙伴关系，其中就包括 Onduo 的启动套件中的 Dexcom 监控器，它的虚拟糖尿病管理程序最近开始了商业化进程。
Onduo 是 Sanofi 和 Verily 之间的合资企业，他们共同投资了 5 亿美元。公司的目标是使用传感器和指导技术帮助 2 型糖尿病患者管理他们的病情。
Onduo 和其他虚拟糖尿病项目很像，比如 Omada Health，它结合硬件（血糖监测器、智能秤等）、软件和指导技术来帮助糖尿病患者管理他们的病情。在这里，人工智能有助于检测高危患者并简化指导过程。
谷歌首席执行官 Sundar · Pichai 在 18 年 Q1 财报电话会议上提到，Onduo 会在今年早些时候开始推出其糖尿病项目，很有可能是针对保险公司（基于网页端，下同）和其他雇主（基于在 Netherlands 的超市员工的工作研究）推出的。
Verily 最近也申请了一个智能注射器专利，来帮助糖尿病患者监测他们的注射进程，注射器很可能是 Onduo 解决方案的一部分。
虽然 Onduo 目前专注于 2 型糖尿病，但它也提到了未来 1 型糖尿病的管理，像 Bigfoot Biomedical 这样的创业公司就正在为 1 型糖尿病的开发闭环系统，这是一个基于 AI 的糖尿病自动化检测设备。
Bigfoot Biomedical 通过结合一个连续性血糖监测器、一个胰岛素输入泵和软件来优化胰岛素自动输送，这开创了胰岛素自动分配解决方案。这个区域很可能是一个 Verily 选择进入或收购的领域。
3.心脏病
谷歌目前在从两个方向解决数据生成和心脏状况监测任务。
第一个方向是通过 Study Watch，这是 Verily 生产的，可被研究者用于监测参与者的不同生物学标志（biomarker）。其中包括心电图（ECG）和心率检测器，研究者可将它们用于更早期的异常检测，以及更好地理解其它哪些因素可能会导致心脏病发作或是心脏病发作的前兆。这能有助于更好的确定病情发展早期的心脏病预测因素。
第二个方向是在一份专利中提到的，使用光学传感器和机器视觉来进行被动式的心脏监测。这种方法似乎更加适合人们的日常生活。这项专利谈到了拍摄关键血液区域的图像以提供持续的心脏健康监测，从而促进人们养成更健康的行为习惯。
这项专利还有一个疾病检测组件，可检测脑部等区域的血液流动问题，从而检测中风或心律不齐（这可能意味着有心血管问题）等心脏异常情况。
谷歌也在想办法帮助提供商通过视网膜图像检测心血管问题。该公司还发表了一篇论文，介绍了使用机器学习算法通过分析眼睛中的血管来检测心血管问题风险的方法，参阅《前沿 | 视网膜眼底图像预测心脏病风险：Nature 综述深度学习在生物医疗中的新应用》。下面是眼睛的眼底图像，其中绿色的线是神经网络用来做预测的区域。
为了帮助患心血管疾病风险高或已经有心脏问题的患者，Verily 已经参与了对 One Brave Idea 的 7500 万美元的支持，这是来自布列根和妇女医院心血管内科的主任 Calum MacRae 博士的一个项目。该项目的目标是更好地理解各种不同类型的心脏疾病的致病因素，以及预防心脏病和潜在的治疗方法。这笔经费是由 Verily，AstraZeneca 和美国心脏协会共同提供的。
尽管该项目的详细情况还不清楚，但 Verily 最终可能会为有心脏病患病风险的人创造一个类似 Onduo 的生活方式管理系统。
4.帕金森症
帕金森病是一种还没有得到很多了解的衰弱性神经疾病。现在，Verily 正试图通过获取和分析数据来理解其病因，从而实现早期疾病识别、个性化治疗和改善管理。
Verily 与荷兰的拉德堡德大学一起启动了 Personalized Parkinson’s Project（个性化帕金森病项目），以便将临床数据与 Study Watch 收集到的病人数据结合到一起，其中包括心脏功能、皮肤电流活动和惯性运动等数据。
研究者希望能通过 24 小时不断的监测来确定疾病发作的征兆，比如心律或睡眠模式改变。还有一个希望是 Verily 能使用来自该项目的数据来构建能区分不同帕金森病患者的算法，以实现个性化治疗。
通过个性化帕金森病研究，Verily 开发了一个加密数据库，其中的数据都剔除了身份信息，可供研究者使用。Verily 还为 NIH（美国国家卫生研究院）构建了一个类似的数据库 Knowledge Portal，让研究者可以分享和可视化与帕金森病研究有关的数据集。
通过这项工作，Verily 和研究者希望找到该疾病发作的早期征兆、理解其发展的过程并可能找到创造这种疾病的治疗方法的新方法。
与此同时，Verily 也在寻找帮助帕金森病患者管理自己的日常生活的方法。这项工作始于对 Lift Labs 的收购。Lift Labs 设计制造了 Liftware 智能勺，能帮助帕金森病患者在吃饭时保持食物稳定。这款智能勺及相关附件的售价是 195 美元起。
根据其提交的专利，Verily 还在探索使用 Liftware 工具帮助神经系统疾病患者的其它方法。比如，有一项专利提出这种智能勺可用于检测食物量和每顿饭吃了多少口，以确保病人获得了足够的营养。对于帮助管理神经系统疾病患者的医护人员和提供商来说，这种信息非常有用。
5.多发性硬化
多发性硬化也是一种病因和治疗方案仍不为人知的疾病。多发性硬化是免疫系统攻击大脑中的髓鞘所造成的结果，会导致肌肉控制能力衰退、记忆丧失等症状。
Verily 正与生物科技公司 Biogen 以及布列根和妇女医院合作开展一项纵向研究，以了解该疾病的发展方式。这会结合来自佩戴 Study Watch 的参与者的数据以及反馈给 Verily 的机器学习算法的临床数据，以提升检测和理解导致该疾病发展和发作的原因。
Verily 还没有明确谈到过对该疾病的管理。但是，它在使用电子药物（electroceuticals）来对抗多发性硬化方面一直以来都有探索性研究，这可以为 Verily 与葛兰素史克（GlaxoSmithKline）正合作开展的一个名叫 Galvani Bioelectronics 的项目提供信息。该项目是使用微型电子设备来控制电信号在人体中的流动方式。电子药物是非常小的电子植入物，可帮助调节电信号在神经系统中的流动。
Galvani 的生物电子设备也许能被用在于多发性硬化发展过程中提供帮助。值得注意的是，Verily 有一个神经调节方面的岗位需求，这说明他们将会探索这一领域。
此外，谷歌可能最终会通过创造外部解决方案来帮助运动功能受损的人，从而帮助他们管理这种疾病。ReWalk Robotics 等外骨骼公司就在通过软件、传感器和电子设备的组合来帮助运动功能受损的人保持移动能力。
三、助力医疗健康数据基础设施
医疗保健领域的最大难题之一是数据严重孤立，系统之间互操作能力非常欠缺。甚至在同一家医院内集成不同 EMR 的数据可能就很困难，更不用说来自不同移动应用、互连设备和其它健康追踪产品的数据。事实上，尽管 79% 的医生都认为将所有可用的病人数据都放在一起对他们的工作而言至关重要，但仅有 14% 的医生能访问不同部门、病人护理中心等的 EMR 信息——即使这些部门都在同一家医院。谷歌认为其中一部分解决方案是助力新型数据基础设施层的发展，这涉及到 3 个关键方向：
为健康领域的巨头创造新型的数据流程
推进和推广 Google Cloud
为第三方机构构建谷歌自己的医疗健康数据集
1.为医疗巨头创建数据管道
为了提高医院、医生和其他相关方之间的互操作性，业界正在慢慢地转向一项新的技术，成为 FHIR（更快的医疗健康互操作性资源）。FHIR 为不同的数据元素创建了标准，所以开发者可以构建可被用来访问来源于不同系统的数据的应用程序接口（API）。
谷歌坚信：访问、组织以及解释数据将会是医疗健康领域的未来。2016 年，谷歌以 6.25 亿美元收购了 API 管理公司 Apigee (https://www.cbinsights.com/company/apigee)。Apigee 的一部分业务就是使用 FHIR 构建医疗健康 API。
Apigee 早已与多家知名医疗健康公司合作，包括麦克森公司、克利夫兰诊所、沃尔格林公司等等，它的系统帮助在数据流之间搭建桥梁。其应用案例包括连接多个现存的数据集，否则它们将无法彼此通信，还有使用 Apigee 来构建一个组织的移动应用程序，以及寻求从其他来源（例如可穿戴设备）获得数据的新方法。
谷歌的 DeepMind 也在构建新的数据基础设施。DeepMind 在寻找应用人工智能和分析方法的方式来改善医疗健康。为了实现这一点，需要以可用的、结构一致的格式来访问数据。
DeepMind 的第一步是构建新的数据基础设施，以便将来自于电子病历、医院设备和医生笔记中的独立数据能够以一个标准的格式整合到一个单独的位置。
使用 FHIR，DeepMind 构建了一个新的数据主干，以使得开发能够分析不同数据元素的应用变得更加容易。例如，谷歌推出了 Streams 应用，通过一个移动应用向医生、护士等推送相关患者的信息和警报来检测急性肾损伤。这可以减少一个案例的严重性，还有不断升级时所涉及的人员数量，这在案例对时间比较敏感时尤其有用。
DeepMind 计划开发更多自己的应用，或者允许第三发开发者在这个新架构之上构建。DeepMind 最终可能会要求公司在数据基础设施之上进行构建，或者将此作为推销谷歌云等一系列其他谷歌服务的手段。
2.推动谷歌云
在过去几年里，谷歌一直在大力推进谷歌云平台，尤其是在聘请前 VMware CEO Diane Greene 来领导这个部门之后。谷歌正在面临与其他云平台科技巨头之间的竞争，包括 AWS（亚马逊云服务）以及微软 Azure 等等。
为了竞争，谷歌正在推动构建在谷歌云平台上的面向医疗健康的服务。一个例子就是之前提到的 Apigee，它提供作为谷歌云套件一部分的 API 管理。
另一个例子就是用于医疗健康业务的 G Suite（驱动器、医生等等）。G Suite 提供兼容 HIPAA 的云服务，医疗健康企业可以用来分享病人的信息，提升患者的体验（例如，使用谷歌 Hangouts）。G Suite 介绍了如何在现有的电子病历之外构建灵活的解决方案，同时还意识到这些解决方案对医疗健康机构造成的挑战。
但是，这项努力仍旧是相对新颖的，迄今为止，谷歌并未提到任何医疗健康领域的大客户在使用 G Suit 来进行患者跟踪。
最后，谷歌可开始专门为医疗健康领域的研究者推出更多基于谷歌云的开源工具。已经有关于开源工具的先例：谷歌为开发者提供了更通用的工具，例如面向 AI 的 Tensorflow。最近，谷歌还发布了用于基因组分析的开源 DeepVariant 深度学习工具。
DeepVariant 展示了谷歌在这一领域相对于亚马逊的另一个优势——它可以用自己内部的生命科学团队 Verily 来测试它的产品。谷歌很有可能在未来发布更多针对医疗健康的开源工具，这些工具将来自谷歌自己的实验室项目。
谷歌抗衰老研究公司 Calico Labs 的前首席计算官 Daphne Koller 在 A-ha 会议上发表了演讲，是关于使用机器视觉工具来跟踪酵母细胞老化的镜头，而不是人工观看数小时的录像。将内部开发的机器视觉工具用于医疗健康研究可能是谷歌未来会发布的另一个工具箱。
随着越来越多的研究人员在谷歌云产品套件的基础上进行开发，谷歌云对该团队来说变得更有价值，并且谷歌成为医疗保健基础架构中根深蒂固的一部分。
3.为第三方构建数据集
除了插入现有医疗健康系统的数据流以外，谷歌正在构建自己的数据集，其他公司或组织可以将这些数据用在它们的研究中。
Verily 团队正在进行的两个主要数据项目是与 NIH 的 All of Us Research Program（全美国研究计划），以及自己单独在做的 Project Baseline Study（项目基础研究）。
All of Us 研究计划（之前的精准医疗计划）旨在跟踪来自不同背景的 100 万参与者的健康数据。这包括基因组数据、生活方式数据、生物标记数据等。目标是让一群研究人员分析最全面的数据集，以发现关于我们健康的新见解。
2016 年，NIH 向 Verily 提供了一笔为期 5 年的资助，与 Broad Institute 和范德比尔特大学合作，用于构建数据基础设施和分析工具，以容纳包含 79000 名参与者的数据。然而，最近全美研究计划遇到了有关协调的问题，并担心实现其目标过于昂贵和费力。
这或许有助于解释为什么谷歌也在进行自己的研究。事实上，项目基础研究正在努力在 4 年内从一万名志愿者中创建自己的数据集。注册之后，参与者使用 Study Watch 来监视他们的日常活动，使用睡眠传感器监视睡眠模式，通过移动或电子邮件来回答定期调查问题，并每年访问参与站点 4 次，以进行各种测试。
Verily 的知情同意书表明，公司正在建立一个最终可能被第三方研究者访问和加以利用的全面数据集。还值得注意的是，我们所有人和项目的数据都存储在谷歌云基础设施中。
随着研究者在这些数据集上进行构建业务，会有助于谷歌云成为通用健康 IT 基础设施领域中更深层的一部分。
四、谷歌发力医疗健康产业
谷歌正在稳步扩大其在医疗健康领域的版图。下面是一些潜在的布局领域，包括新疾病的治疗、其人工智能技术的应用，甚至医疗保险。
1.疾病治疗领域
谷歌可以扩张的相关领域包括：慢性阻塞性肺疾病（Chronic Obstructive Pulmonary Disease，COPD）、癌症、心理/行为健康和衰老。
COPD
慢性下呼吸道疾病，主要是慢性阻塞性肺病 COPD，由气道炎症引起，位列美国人口第三大致死原因。
然而，与糖尿病和心血管疾病一样，COPD 可以通过调整生活方式和治疗相结合的方式得到控制。其中，Alphabet 旗下生命科学公司 Verily 已经对前两种疾病展开了治疗研究。
谷歌 Verily 所发布的健康追踪智能手表 Study Watch 已经捕捉到了环境数据，这些数据常常是引发肺部炎症的原因——因此不难想象，这款 Study Watch 可以提醒佩戴者周围环境中有哪些可能引发 COPD 的因素。
此外，谷歌在 2017 年收购了 Senosis Health (https://www.cbinsights.com/company/senosis-health) 公司，可能会通过该公司来开发有关 COPD 的诊断工具和治疗方法。Senosis 声称，它可以将普通的智能手机麦克风作为肺活量计来使用，以衡量肺功能情况，还可以通过智能手机的摄像头来测量血红蛋白水平，从而检测贫血情况。贫血被认为是 COPD 的潜在合并症，因此同时参考这两个数据集可以更好地理解和治疗 COPD。
谷歌尚未将 Senosis 的技术整合进其产品中，但未来有可能会。
谷歌还可以利用 Galvani 项目的生物电子学背景，它是 Verily 与 GelxoSmithKLink 合作的一个项目，其研究重点是对流过全身的电信号进行控制。Galvani 曾建议用 Galvani 来治疗另一种肺部疾病——哮喘，不过尚未提及具体细节。
不同癌症类型
谷歌一直在通过其 DeepMind 部门来研究不同的癌症识别方法，并试图创建出不同的癌症治疗计划。
2017 年，该公司发布了有关肿瘤识别的研究，其训练数据集是基于一个现成的乳腺癌图像集，这些乳腺癌细胞已经转移到了邻近的淋巴结。其算法的肿瘤检测准确率为 92%，允许一些假阳性（比如看起来像肿瘤的巨噬细胞）。
自 2017 年以来，该公司与英国国家医疗服务体系（National Health Service，NHS）和伦敦帝国理工学院的英国癌症研究中心（Cancer Research UK Centre）合作，以进一步开展这项研究，并提高乳腺癌的早期检测水平。
DeepMind 也致力于其它癌症的研究，比如头颈部癌。DeepMind 在这方面的工作更多涉及到治疗方案的设计，同时，该公司还试图应用人工智能来加速映射过程，以确定放疗位置。当前的映射过程大约需要四个小时，而 DeepMind 认为可以将其缩短到一个小时。
值得注意的是，谷歌无法通过自己的业务来生成这些数据，而是选择与医院合作，来获取癌症数据。
事实上，Verily 对 Freenome 的投资也可能成为这个研究方向的一块垫脚石。Freenome 旨在进行早期癌症的检测：在肿瘤形成早期，肿瘤细胞破裂而掉落下来的微量 DNA 片段（循环肿瘤 DNA，ctDNA）会进入外周血循环系统，因此可通过检测外周血中的 ctDNA 含量来判断患癌可能性。
Verily 还可以选择与西门子医疗（Siemens Healthineers）或菲利普公司继续合作，以获得第一手的 MRI / CT 图像，然后使用这些数据来构建算法，以改进检测方案和治疗计划。
另一个可供谷歌探索的领域是在癌症患者的教练指导和生活方式管理方面。在 2005~2006 年间，谷歌参与了一项研究，试图通过一种伙伴指导和导航治疗的方式，让新进癌症患者与癌症幸存者建立联系，不过似乎并没有得出什么结果。
心理和行为健康
谷歌可以通过搜索来检测心理健康问题模式，从而进军行为健康领域。该公司已与美国精神疾病联盟（National Alliance on Mental Illness，NAMI）合作，为寻求抑郁系统的用户开发一份调查问卷。
谷歌风投还投资了 Quartet Health 公司，该公司可以帮助初级保健医生发现未经治疗的心理健康疾病，并指导病人进行适当的护理。Quartet Health 可以利用其专业知识和数据，来帮助谷歌较早检测出行为健康问题。
值得注意的是，Verily 当前的开放职位中包括了一个行为健康项目经理的岗位，这表明它正在瞄准这个市场。
衰老
从谷歌独立出来的 Calico 公司正在试图了解衰老机制。这家公司正在研究不同的生活方式变化、细胞过程、遗传学等如何影响衰老进程。通过这种研究，Calico 试图更好地了解疾病检测和生活方式管理问题，并可能依据各项研究成果来参与数据生成。
该公司最近发布了关于裸鼹鼠衰老模式的研究，并宣布寻求对外合作以开发与衰老有关的药物。
2.为医生提供工具
谷歌正在开发工具以赋能医生，旨在提升他们的专业知识。对于那些没有机会或较少能够接触到优秀内外科医生等医疗人才的地区，尤其是美国以及全球的农村地区，这一举措将产生尤为深远的影响。
此外，谷歌正在探索如何利用人工智能工具来帮助医院里的医生。
Verily 与 Johnson & Johnson 合作创建了一家机器人手术公司 Verb Surgical，该公司官网称其业务内容「包含机器学习、机器人手术、仪器、高级可视化以及数据分析」。Johnson & Johnson 全球医疗器械委员会主席 Gary Pruden 指出，Verb Surgical 的目标是让手术技能民主化：
「就改善治疗效果和治疗程序而言，前 5% 的外科医师可以完成其余 95% 所完不成的事情。相比美国，全球其它地方的情况会更糟……我们的目标是使手术民主化，在影响治疗效果的外科护理环节，通过信息学知识和工具来武装外科医生，以提高护理标准。我们认为这将成为重要的转折点。」
Verily 已经为其机器人手术技术申请了专利，其中一项专利详细说明了机器人外科医生如何通过使用术前生成的图像来进行解剖，另一专利项涉及在不同类型的生物组织上利用光照信息来找准切割位置。
谷歌似乎也在开发检测辅助方面的工具，这些检测工作对操作精度要求较高，或者需要对不同操作水平的医生都要有较高的容错能力。
其中一个例子是为腹壁颈静脉自动反射测试而申请的专利。这个测试需要医生注意到特定颈静脉的厘米级变化。谷歌申请的一项专利集合了压力袖带、照相机和机器视觉技术，据说要比人类医生的测试操作更为准确而稳定。
3.为病人提供诊断
谷歌主要是直接与医院、医疗保健供应商和研究人员进行合作，而不是与患者和消费者进行合作。
不过，该公司确实有一些面向病人的健康评估工具，包括在 2015 年推出的健康卡。该公司与美国最大的非营利性综合医疗集团之一梅奥诊所（Mayo Clinic）合作，为常见的健康问题提供疾病信息、征兆和治疗，作用类似于 WebMD（美国最大的医疗健康服务网站）。
但谷歌有机会在消费者层面更深入地参与疾病筛查与诊断，尤其这一领域正日渐依赖人工智能技术。
一种可能是使用其消费级硬件新品用于健康筛查。随着谷歌对 Pixel 手机的开发，它可以通过 ResearchKit 来效仿苹果在医疗健康方面的举措。利用 iPhone 中的现有硬件，苹果正试图搞清楚消费者能否做疾病筛查，以此类推，谷歌的 Pixel 也可以这样做。
病患健康评估领域的另一个切入点可能是谷歌的语音助理 Google Home。这些工具可以回答健康方面的问题，类似于搜索领域的健康卡，最后也可用于确保患者的药物服从性，帮助管理患者的生活方式。如果其它数据流检测到一些健康异常，它们还可以询问后续问题，以评估患者的风险水平。
谷歌也可以开发自己的硬件来诊断消费者。它已经开发了一个针对研究人员的硬件产品 Study Watch，但随着该公司在消费级硬件领域的发展，谷歌可以把同样的传感器技术加入到自己的可穿戴产品线上。尽管谷歌已经利用手机中的传感器和 Android Wear 来帮助用户计算步数、睡眠等信息，但尚未创建惠及医生的临床级数据，这一举措将带领其硬件业务从健康产业迈向医疗产业。
该公司也在寻找其它有诊断能力的可穿戴产品。谷歌有一个通过耳机测试脑震荡的技术专利，这让人联想到 Google Glass。虽然关于脑震荡测试的信息描述不多，但该专利谈到了眼睛、言语和运动测试的自动化，这些测试是通过将人置于 Glagow Coma Scale 上来评估大脑损伤程度的。
4.人口健康干预
谷歌正在探索用人工智能来改善大部分人群的健康状况。
该公司正在进行的一个项目叫 Debug，致力于对不育蚊群进行基因改造，并将它们释放到人群中，从而消除携病蚊群。该公司表示，他们使用传感器和机器视觉来区分雌雄埃及伊蚊，并对它们进行监测。
另一个人口健康倡议来自谷歌的智能城市部门 Sidewalk Labs。Sidewalk Labs 的一个举措是研究城市环境对健康的影响。这项努力最终被拆分成为一家独立公司，即专注于医疗补助（Medicaid）和医疗保险（Medicare）的 Cityblock Health，Sidewalk Labs 随后对其进行了注资。
Cityblock 正在开发的是个人领域健康枢纽，它们邻近那些有很多需要医疗补助的人和低收入医保病患的地区，以确保这些患者的供电条件，并可以得到及时的护理。该倡议还包括一个叫 Commons 的健康 App，可以连接起护理团队和病患。
在收集了许多关于医补/医保接受者的数据后，该公司下一步可能会使用人工智能来分诊患者，分诊依据是病患的风险程度，并以半自动化或自动化的方式进行适时干预。就人口健康水平干预来看，其它可望不可即却貌似合理的潜在切入方向包括：
汽车——作为 Alphabet 的众多子公司之一，自动驾驶领域的 Waymo 或可为谷歌提供一个确保乘客安全的机会。其潜在医疗方向包括：监控乘客健康，必要时将乘客引导至护理设施，以及为 Waymo 汽车网络平台创建出用于快速检查/诊断的工具，等等。
Waymo 还可以参与医疗用品的运输：随时利用附近的汽车资源，脱离救护车依赖。
食物——携病牲畜的食物链传播会引爆健康问题。对动物进行监测，并对疾病引发的相关行为或生理变化进行检测，从而提前捕获疾病信息，这些举措可以惠及公众健康。
一家名为 Cainthus 的初创公司正解决这个问题，它利用机器视觉来监控家畜。谷歌也可应用其机器视觉技术来更好地帮助消费者检测食物的保质期，凭借外观上的细微变化来判断食物是否已滋生某些细菌。
此外，类似 Kewpie Corporation 这样的公司已经在使用谷歌的 TensorFlow 来对进入食物中的成分进行追踪。
5.谷歌保险
如果谷歌认为它可以利用人工智能来更好地检测和管理疾病，其实它可以做一家保险公司，并管理这些患者的病患风险。
谷歌似乎正在探索这一领域，Verily 官网上放出了一个健康计划专员的岗位。
「作为 Verily 护理服务平台（Care Delivery Platforms）的健康计划专员，你将负责 Verily 解决方案的设计支持工作，这项工作旨在为病患群体管理风险。你需要适应模糊的工作情境，将医疗保险行业的专业知识，特别是监管护理计划，与先进的技术解决方案相融合，以改善护理效果并降低成本。」
一些报道表明，Verily 正在竞购医疗补助合同，但这些合同目前正处于监管之中。然而，考虑到医疗保险和医疗保险的技术主要集中在许多慢性疾病的治疗，而这些疾病这些人群的影响又有很大的差异，这就给了 Verily 很大的发展空间。
值得注意的是，谷歌投资公司投资了 Oscar，Clover 和 Collective Health 三家公司，三家公司都有各自的目标群体，Oscar 主要针对个人/小企业，Clover 主要关注于享受医疗补助的人群，而 Collective Health 主要关注的是自主投保的人群。Verily 在纳入医疗补助计划的过程中，可以利用这些公司的网络和专业资源。据称，该组织正在考虑与 Oscar 在 Rhode Island（罗德岛）合作完成这项工作，在 Oscar 最近的一次筹款活动中，Verily 与另一家谷歌投资子公司，capitalG 共同投资了该公司。
6.谷歌将如何通过其医疗计划中获利？
虽然谷歌的常规收入来源主要依赖广告，但考虑到健康信息涉及到人们的隐私，它很可能会采取不同的方式在医疗领域赚钱。
谷歌可以通过作为大型医疗设备和制药公司的外包和研发引擎赚钱。这些巨头为新发明的专利和技术支付费用，然后将他们的商业化专业知识带到市场上。例如，Verily 在 2014 年将其智能合同授权给了 Novartis。
谷歌也可以自己从事产品销售和服务。谷歌已经开始出售自己的人工智能差异化硬件，包括 Google Home，Google Pixel 等等。随着医疗设备本身的人工智能差异化程度的提高，谷歌可以自行销售这些产品，这种模式对糖尿病辅导等服务非常适用，人工智能使得这些工作更加的有效率，这种产品可以卖给公司老板或者保险公司。
此外，还有我们一直都在使用的谷歌云服务。随着谷歌对云服务的愈加重视，与其它科技巨头竞争的意识随之加强，医疗是一个具有吸引力的领域，谷歌可以售卖自己的云存储和服务，因为医疗需要处理庞大的数据量，对计算能力也有很高的要求，尤其是数据驱动的医疗更是如此。
五、谷歌能做到吗？
谷歌最初对医疗的尝试并不成功。
2008 年，谷歌发布了个人健康记录应用，Google Health，以及谷歌流感趋势（Google Flu Trends），利用搜索查询来估计有多少人感染了流感和感染发生的地区。几年后，这两个项目都被关闭了。
最近，子公司 Verily 在「三录仪」（注：在《星际迷航》电影中，通过这种仪器扫描并收集某一区域的地理、物理及生物信息）项目中遇到很大的困难。该项目使用纳米粒子和磁铁来实时监测身体中不同的蛋白质、生物标记物等等。起初，这被认为很有可能可以用于癌症早期和疾病的检测，甚至有可能成为一种普遍使用的诊断工具。然而，该项目从未实现，具体原因我们也不得而知。
但是不断的尝试本身就是件好事，而谷歌似乎已经从过去的失败中学到了很多东西。
该公司正在寻找更具商业性和现实意义的解决方案，而不仅仅是构建一个美好的愿景。它正在与医疗系统中的其他参与者合作，寻找在不同领域应用人工智能的方法，而且积极寻找一些方法来解决现有医疗记录系统的缺陷——据说这可能是导致 Google Health 消亡的因素之一。
例如，公司将改进的糖尿病管理系统 Onduo 作为是其将推出的第一个商业产品。
尽管谷歌的目标是利用人工智能完善医疗健康领域的问题，但该公司仍不得不处理公众认知和信任的问题。考虑到健康数据的敏感性，消费者对谷歌保守个人数据秘密能力的信任至关重要。
在这方面，消费者对谷歌的评价并不高。实际上，谷歌主要是一家广告公司，从收集越来越多的个人信息中获得经济利益，这一事实可能会产生一些不利的影响。此外，该公司还因为 DeepMind 使用从 NHS（英国国家医疗服务体系）获得患者数据的合法性而受到审查。
除了应对公众的认知，谷歌还必须克服一些内部问题。
谷歌，尤其是 Verily，在留住员工方面遇到了一些麻烦，其中包括 Calico 前首席计算官达芙妮•科勒 (Daphne Koller)、Calico 研发部门 Hal Barron 的前总裁达芙妮•科勒 (Daphne Koller)，以及 Verily 的精神健康项目的前负责人托马斯•英塞尔 (Thomas Insel) 等高层次人才。一些消息称，这是由于领导力和管理的问题：Glassdoor（美国的一家做企业点评与职位搜索的职场社区公司）评论表明这可能是由于薪酬问题和公司缺乏升职发展空间。
从谷歌的医疗项目的布局来看，谷歌有很多不同的部门参与到这个项目，但这些部门之间尚未形成紧密的联系，这可能是谷歌分拆子公司带来的一个弊端。但是最终，该公司希望将各个部门的经验教训和最成功的项目融合成为一个有凝聚力的解决方案。
在将人工智能应用于医疗健康方面，谷歌的目标是为诊断和治疗提供全新的解决方案。相对于那些专注于少数几个项目的思路，谷歌采取的是广撒网的方法来寻找人工智能的实施领域。
基于上述分析，谷歌最有可能取得成功的领域可能在于提高供应商检测、分类和规划疾病的能力，特别是在使用成像技术进行治疗的疾病领域 (眼疾、癌症等)。
想要像 Onduo 一样从 Omada Health 这种现有的解决方案上实现生活管理解决方案的差异化，可以想象得到谷歌在硬件开发上会面临重重的困难。
谷歌在医疗的很多不同领域开展了很多的项目，公司的很多部门也都在参与这些项目，可以说谷歌承受的失败风险很高。但同时成功的潜能也很大。
最后，如果谷歌能够从现在众多处理的问题中找到行之有效的解决方案，就有可能将这种经验和成功的方法推广到其他地方，从而创造一个全新的数据化和人工智能化的医疗范式。
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