以AI技术为橄榄枝，谷歌集结了GSK、强生、赛诺菲、吉利德等业内大佬，一同推动AI在医疗领域的纵深发展。2019年8月12日，谷歌在医疗AI领域再传捷报：谷歌设计研发出一款新的病理检测系统——增强现实显微镜系统（ARM），将增强现实技术引入显微镜，使得只有普通复式光学显微镜的病理科也能用上病理AI技术，这无疑是医疗AI的里程碑式进展。动脉网借此梳理了谷歌在医健领域的发展轨迹。

谷歌布局医疗大事件

以AI为核心切入点，谷歌希望在软件技术、硬件设备以及医药研究方面，为多种疾病，如糖尿病、眼部疾病、心脏病、帕金森、多发性硬化症、自闭症、HIV等提供创新解决方案。

软件技术

毋庸置疑，AI在谷歌布局医疗的战略里扮演了极度重要的角色。不管是研发疾病疗法，还是开发检测工具，谷歌的软件技术几乎都以AI为核心支撑。

• 谷歌开发出诊断癌症的人工智能显微镜

2019年8月12日，由谷歌设计研发的增强现实显微镜系统（ARM）—— Microscope 2.0 登上国际顶级医学期刊 Nature Medicine（最新 IF=30.6）。该系统由一个经过改良的光学显微镜组成，这个显微镜能够对图像进行实时分析并直接在视野中呈现机器学习算法的分析结果。更重要的是，只需使用低成本、现成的组件，就可以将ARM安装到普通的光学显微镜中，无需对数字系统进行全面升级就可使用。

• 谷歌母公司Alphabet人工智能DeepMind实现提前48小时预测急性肾损伤

近日，谷歌母公司Alphabet的DeepMind在《医学互联网研究期刊》（JMIR）和《自然数字医学》上发布了一种算法，可以提前48小时预测AKI的存在；以及应用程序Streams，可以将急性肾损伤（AKI）病例识别失败概率从12.4%减少到3.3%的。DeepMind报道，Streams在两年前推出之后，每天平均为临床医生节省两个小时并降低AKI患者的平均入院费用约17%。AKI是肾脏停止从血液中过滤废物的状况。由于难以察觉，AKI使英国每五分之一的住院患者和美国四分之一的住院患者衰弱。

• 谷歌Lookout应用程序通过识别周围物体来帮助视障人士

谷歌通过博客宣布，通过识别周围的物体来帮助盲人和视障人士的Lookout应用程序现已可供下载。但仅限于美国，且仅适用于Pixel设备的所有者。用户可语音要求启动Lookout应用程序后，将手机指向前方，该应用程序将在用户四处移动时识别人物、文本、对象等，并告诉用户它所看到的内容。该应用程序有三种操作模式：探索，最适合日常任务和家务，以及新的地方。

• 谷歌联合OpenAI发布“神经元显微镜”，可视化神经网络运行机制

3月8日，谷歌与OpenAI发布新研究，希望通过绘制这些系统用于理解世界的视觉数据，来进一步打开人工智能视觉领域的黑匣子。此项研究被称为“激活地图集”（Activation Atlases），是一种神经元交互方式的最新可视化技术。

• 谷歌在泰国启动医疗项目，用AI筛查糖尿病性眼疾

近日，谷歌表示，已经在泰国启动一项人工智能项目，旨在为导致永久性失明的糖尿病性眼疾病进行筛查。泰国的眼科筛查项目和谷歌在印度启动的项目类似，项目初衷都是利用人工智能新科技带来社会效益。

• 谷歌医疗淋巴结助手转移性乳腺癌准确率已达99%

谷歌的AI研究人员和圣地亚哥海军医学中心已经合作开发出了一种能使用癌症检测算法自动评估淋巴结活检的解决方案，并在转移性乳腺癌的检出上实现了99%的识别精度。谷歌和圣地亚哥海军合作开发的AI系统被称为“淋巴结助手”。

• 谷歌AI可为50种眼疾推荐治疗方案，准确率高达94%

谷歌旗下DeepMind Health、Moorfields眼科医院NHS信托基金和伦敦大学学院眼科研究所共同创建的人工智能（AI）系统，可以为50多种眼疾推荐治疗方案，准确率高达94%，与顶级人类专家不相上下。然而，AI系统在用于日常眼部扫描之前，必须经过临床试验并获得监管部门的批准。DeepMind发言人指出，如果临床试验取得成功，Moorfields将能够在其英国30家医院和社区诊所免费使用AI系统，初始期限为5年。

• 谷歌开发新式AI算法，可绘制大脑神经系统图像

谷歌开发新式AI算法 可绘制大脑神经系统图像图：谷歌算法在鸣禽大脑中追踪3D神经突谷歌研究人员使用了一种边缘检测算法，该算法可以识别神经突(神经元本体的分支)的边界，以及一种复发性卷积神经网络(复发性神经网络的一个子类)，该神经网络将神经元扫描中的像素聚集起来并突出显示出来。

• 谷歌开源FHIR标准协议缓冲工具，利用机器学习预测医疗事件

在1月26日，谷歌在arXiv上发表的一篇论文《Scalable and accurate deep learning for electronic health records》（ Alvin Rajkomar et al.）。文中他们提出基于快速医疗保健互操作性资源（FHIR）格式的患者EHR原始记录表示，利用深度学习的方法，准确预测了多起医疗事件的发生。此外，正与Google Cloud中的同事进行密切合作，研究更多用于管理医疗保健数据的工具。

• 谷歌在法国组建AI团队，专攻科学、医疗和艺术研究

谷歌宣布将扩大对法国的投资，组建一支全新的人工智能科研团队。谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊发表的一份博客文章中表示，“ 我们全新的科研团队将与法国AI科研社区在医疗、科学、艺术和环境等方面密切合作。它们将公布科研成果并将自己建立的代码开源，以便所有人都能运用这些资源来解决实际问题。” 谷歌公司还宣布将开设四家谷歌中心，提供在线技能课程或员工再培训。谷歌计划在接下来的一年中将法国分部的员工人数增加50%，升至1000人。谷歌这项计划的推出正值Facebook宣布要在欧洲部分地区加强数字技能培训项目，并在法国投资1000万欧元进行AI研究设施建设。

• 谷歌推出名为DeepVariant的程序，帮助基因组数据解读

谷歌推出一款名为DeepVariant的程序，可以通过深度学习来拼凑一个人的基因组并且更准确地识别出DNA序列中的突变。这个技术在谷歌中曾经用来识别一张照片是猫还是狗，DeepVarient利用了相同的技术解决DNA分析领域的一个重要问题。现代DNA测序仪可以执行高通量测序，读取出的不是完整的DNA序列，而是重叠的短片段。然后将这些片段与另一个基因组进行比较，从而将它们拼凑在一起，进行变异识别。但是这项技术很容易出错，科学家也很难排查出这些错误以及小突变。然而，DeepVariant利用神经网络技术来构建比以往任何技术都更精确的程序。

• Google发布基因数据解读工具

2017年，Google发布了一个名为DeepVariant的工具，它使用最新的人工智能技术，从测序数据中构建出一幅更准确的人类基因组图像。DeepVariant帮助将高通量测序读数转换为完整基因组的图像，并自动识别测序数据中的小插入和缺失突变和单碱基对突变。目前市场上存在很多解读这些数据的工具，比如GATK、VarDict和FreeBayes等。这些软件工具往往使用更简单的统计和机器学习方法通过尝试排除错误读取来识别突变。Deep Genomics首席执行官说：“DeepVariant的成功很重要，它表明了在基因组领域，深度学习可以用来自动训练系统，其表现优于复杂的手工操作系统。”

• 谷歌与Verily发布新研究，可通过视网膜图像用AI检测心脏病

2017年，谷歌和其母公司Alphabet 旗下的生命科学公司Verily展示了一种能在视网膜图像中发现心脏病风险的新研究。 这种方法对身体的侵入性较小、获取容易，并且还能用 AI 快速分析结果。 虽然目前医学界可通过部分身体表象判断患者是否患病，但谷歌和 Verily 算法能够自己分析患者年龄、性别、吸烟史、血压、血糖等相关信息。通过 AI 分析特征对心血管产生影响评估心脏衰竭的概率。 研究人员表示，该研究测试结果与欧洲心血管手术危险因素评分系统（SCORE）检测结果基本一致。

• 谷歌搜索数据可预测癌症发病率和死亡率

2017年9月，关于疾病和健康类的搜索，一直以来包含在热门的主题搜索当中。这样看来，一些这样的搜索数据也许可以向我们提供一个关于一些癌症形式的可靠信息，不仅有发病率，还有死亡率。早在2008年，谷歌开始进行一项有趣的分析，流感相关的搜索数据能否尝试用来预测真实的爆发。然而，谷歌没有达到预想的那样，错失了2013年流感季节的高峰期。

• 谷歌联合麻省理工学院，将人类多重感官赋予人工智能系统

2017年7月6日，谷歌和麻省理工学院一个新项目正在向一个多功能完整AI方案迈出第一步。更具体地说，双方将合作开发出能同时处理声音、文本和图像的 AI 解决方案。让 AI 具备人类的某些功能其实已经是一项看上去不可能完成的任务，麻省理工学院和谷歌发布的全新研究报告为这一尝试指明了道路，让人们看到了赋予 AI 系统多重“感官”的可能性。新的论文概述了如何 AI 如何调节自己听到和看到的东西，并将其同步，这非常类似人脑的运作方式。

• 谷歌AI可准确预测化学分子性质

2017年7月2日，谷歌与DeepMind以及瑞士巴塞尔大学（University of Basel）一同做出了突破——利用机器学习的方法，准确预测分子性质。此前，不少研究已经催生了一些类似的神经网络工具，而谷歌的研究人员则进一步将它们进行了调整与整合，将它们合并成一个叫做“信息传递神经网络”（Message Passing Neural Networks，缩写MPNN）的框架。研究人员们相信，这款神经网络能有效地预测分子的性质。

• 谷歌AI快速辨别糖尿病视网膜病变 可检测乳腺癌

2017年5月7日，据谷歌产品经理及医学博士Lily Peng表示，谷歌AI算法在医疗领域取得重要进展，不仅可以通过深度学习快速辨别出糖尿病视网膜病变的迹象，在癌症检测上也可以通过活检图像来定位癌细胞的位置，以便对患者实行医疗指导。

• 谷歌宣布开启为期4年的万人健康数据计划

2017年5月3日，谷歌子公司Verily宣布，开启一项为期4年、万人参与的“基线计划”（Baseline Project）项目，利用各种健康新工具收集10000名志愿者健康数据，并在此基础上，迈出绘制“人体健康地图”第一步。“基线计划”团队希望，通过连续4年跟踪观察志愿者们的基因和微生物群，监控他们的睡眠、体育锻炼及整体精神状态，找到提前预测癌症和心脏病等疾病的线索。

• 谷歌Deep Mind开发区块链系统，用于医院跟踪医疗记录

2017年5月2日，谷歌母公司Alphabet旗下人工智能企业DeepMind，正在建立一个类区块链系统，用于跟踪患者数据的使用情况。该类区块链系统，将使用加密数学技术，保证过去发生事件的准确记录。每次使用一段数据时，都会生成一个基于所有以前活动的新代码。这意味着，如果后来有人篡改之前的记录，比方说，为了隐藏他们为特定目的，使用一块数据的事实，系统就会将数据记录乱码，并迅速揭示违规行为。该工具将最先用于DeepMind在英国合作的医院，包括伦敦皇家自由医院，进行后续相关测试。

• 谷歌用深度学习协助病理学家检测癌症，准确率在89%

2017年3月10日，为了解决有限的时间和诊断准确性的问题，谷歌正在研究如何将深度学习应用在数字病理学，通过创建一个自动检测算法，来辅助病理医生工作。谷歌使用由Radboud大学医疗中心提供的图像训练算法，算法经过优化可用来确定是扩散到淋巴结的乳腺癌还是扩展到临近乳房的乳腺癌。

硬件设备

从2014年至今，谷歌在硬件设备上没少折腾，从谷歌眼镜、可穿戴式心电设备、智能鞋，谷歌一直在尝试做出一款惊艳的C端产品。

这一梦想终于在2019年初得以实现，谷歌智能手表获美国FDA批准，打破了苹果在医用可穿戴设备市场一家独大的局面。

• 谷歌母公司秘密研发智能鞋，可监测摔倒和充血性心力衰竭

谷歌母公司Alphabet旗下的生命科学部门Verily正在研发一款智能健康鞋。在Google的设想中，这是一款嵌有传感器的智能鞋——能监测用户的运动、体重，甚至能监测用户是否摔倒。Verily最近数月多次在秘密会议上展示该款智能鞋的原型产品。而Verily正在积极招募合作伙伴，以推进该产品的量产和上市。

• 谷歌旗下Verily智能手表获美国FDA批准，可用于心电图节律检测

2019年1月29日，美国FDA批准了Verily Study Watch智能手表上的心电图功能，使其成为又一款可做医疗用途的智能手表。在2015年之前，Verily还是谷歌旗下的生命科学部门，于2015年末独立成为Alphabet旗下的子公司。美国FDA此次批准Study Watch成为II类医疗设备的510(k)条款审查，但Study Watch仅能够在有医疗需求的情况下使用，属处方类医疗设备。Study Watch可在有处方的条件下，为有心脏健康问题的患者检测单通道心电图节律，并记录、储存、传输这些数据。

• 谷歌手表的获批cells打破细胞了下载苹果在医用级柯林斯穿戴设备领域一家独大的局面。同时，谷歌避开与苹果在消费端的正面竞争，剑走偏锋，指向乙端，这也是谷歌与苹果在医疗领域进行差异化竞争的一步大棋
• 谷歌将推出可穿戴式AI健身教练，引导健康生活方式

近日，谷歌正在开发一款名为Google Coach（谷歌教练）的可穿戴式健康和健身助手。它不仅仅是跟踪用户的运动情况，还会使用人工智能及其从用户那里学到的数据，来引导健康的生活方式。Google Cocah将首先在搭载Wear OS系统的智能手表上推出，但不排除该服务还可以扩展到其他Google产品。

• 谷歌眼镜可识别读取情绪，有助儿童自闭症治疗

2018年，谷歌退出可以读取情绪的眼镜。患有自闭症谱系障碍的儿童难以根据其他人的面部表情来评估他们的情绪 ，这反过来又会影响他们与别人沟通。在斯坦福大学的一项新研究中，患有自闭症的孩子戴着谷歌眼镜 ，这些设备与附近智能手机上基于机器学习的应用程序无线连接。该应用程序分析了眼镜前置摄像头的视图，评估了孩子们与之交互的人的表情、情绪。然后，它确定那些人正在展示的八个主要面部表情中的哪一个，并通过眼镜的扬声器和显示器告诉孩子。这些表情代表幸福、悲伤、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧、中性或蔑视。10周后，根据父母在治疗期之前和之后完成的问卷调查，发现儿童SRS-2自闭症特征量表平均减少了7.38分 ，这意味着他们的症状不那么严重。

• 谷歌使用AI眼部筛查器预测患者未来5年内心血管疾病风险

2018年5月8日，在2018年Google I/O大会上，Sundar picas介绍了谷歌AI在糖尿病视网膜病变识别上的突破。他指出，谷歌能够使用眼部筛查器来预测患者五年内的心血管疾病风险。Sundar pichai表示：“去年，我们宣布了谷歌在糖尿病视网膜病变上的筛查进展，我们开发了AI技术帮助医生进行糖网的早期筛查，谷歌接下来在多地进行了临床实验，例如在印度的医院，临床实验结果显示非常好，AI技术可以用专家的诊断帮助医疗资源缺乏的地方。”

• 谷歌推出AR显微镜平台，助力癌症检测

4月20日，在美国癌症协会年会上，谷歌披露了其正在通过加持了AR和AI技术的显微镜，使得对普通癌细胞的病理学检测可以实现实时观测结果。谷歌的ARM平台组件可以直接被装入各个医院和诊所中现有的光学显微镜中，成本低且易于使用。目前，模型以每秒约10帧的速度运行，因此当用户在显微镜载玻片上移动或改变放大率时，模型输出可以无缝更新。

• 谷歌眼镜与医院达成合作 主攻医疗保健领域

2018年4月，谷歌眼镜是由谷歌发布的一款“拓展现实”眼镜，它具有和智能手机一样的功能，可以通过声音控制拍照、视频通话和辨明方向，以及上网冲浪、处理文字信息和电子邮件等。 谷歌眼镜在C（消费者）端进展的不是太好，谷歌正将其眼光转向B端（商务）市场，譬如制造业领域和医疗保健领域。谷歌眼镜功能或将对医疗保健产生积极影响，成为医院和卫生系统热切拥抱这项技术的原因。 目前已经和谷歌眼镜展开合作的一些医院表示，通过使用它可以更直接与患者关联，这种轻便型的穿戴设备帮助医生更好地跟踪患者健康情况。

• 谷歌Verily可穿戴非侵入性诊断系统专利，可实现癌症无创诊断

2017年5月23日，Verily的一项新专利刚刚获得授权（专利申请于2014年2月，于2017年5月8日审批通过），该专利提供了一种可应用于多种疾病的非侵入性诊断系统，诊断范围包括激素问题、感染甚至癌症。这个诊断系统通过可穿戴设备来监测和评估插入或摄入人体的某种特定物质。通过监测与该物质相互作用的粒子类型，该系统可以向设备使用者反馈潜在的疾病风险。

• 谷歌Verily开发可穿戴设备Study Watch，用于大范围收集原始临床健康数据

Verily于2017年5月推出了新的健康跟踪可穿戴设备Study Watch，并计划将其大规模用于医学研究，目前，该设备并不对外销售。Study Watch内置多功能的生理和环境传感器，可以记录心电图(ECG)、心率、皮肤活动等，能针对一系列研究（包括心血管和运动障碍）进行相关健康信号的检测。另外Study Watch处理器非常强大，支持实时算法，且能凭借OTA的方式，自动更新系统，安装新演算法和用户介面。Study Watch的屏幕上仅显示时间和指示，并无App或任何智能手表繁琐功能，将专门用于记录及储存对医疗专业人员很有用的原始数据。

• 谷歌医生的精确医疗检索“Google医疗卡片”已在澳洲推行

每个医疗卡片就相当于是一种疾病的“大纲”——详细列出了预防方法、症状、初步诊断、下一步解决方法、应当引起多少重视。最关键的是，这些结果会出现在浏览器搜索的首位，让人们第一时间就明白这是官方权威意见。

• 谷歌公布最新专利“穿戴式心电图设备”

2016年4月7日，美国专利局公布了一项谷歌的心电图设备专利，该专利显示，这套设备以穿戴的方式让用户可随时随地的记录自己的心电图情况，以方便他们在运动或者其他场景下了解到自己的心脏活动水平。

医药研究

从谷歌布局医疗的现状来看，由公司背景和基因所决定，谷歌对医药研究的兴趣不大。至少，近两年，谷歌几乎未涉足过医药领域。

• 谷歌兄弟公司进军医药界 投生物科技基金研发新药

6月15日，谷歌与瑞士诺华公司（Novartis）携手合作，为一个新成立的基金提供支持，该基金规模3亿美元，由生命科学投资公司Medicxi主导。诺华公司、谷歌母公司Alphabet旗下子公司Verily是新基金的主要投资者，除此之外欧洲投资基金（European Investment Fund）、Medicxi也参与投资。

• 赛诺菲联合谷歌进军糖尿病市场

2016年9月，赛诺菲和谷歌旗下生命科学公司Verily将共同投资5亿美元成立合资公司，主攻糖尿病研究。此次合作，将令赛诺菲在激烈的糖尿病药物领域更加具有竞争力，并且有别于竞争对手。双方的合作将整合医学研究、电子设备和软件。

谷歌商业模式护城河

• 谷歌AI筛查糖网灵敏度为97%,优于眼科医生

谷歌于2017年推出AI计划，其方向之一便是利用AI技术帮助医生进行糖网的早期筛查。

为了提高AI的准确性和可靠性，谷歌研究者们使用来自美国糖尿病视网膜筛查网站和印度眼科医院的128175幅图像，并且每一张图片都依靠三到七名眼科医生或眼科实习生进行分级，确保其中没有因为机器和数据来源的异同而受到干扰。

2017年第一次测试显示，谷歌机器学习技术能够识别DR病例，其灵敏度为90.5%，特异性为91.6%。敏感性是指能够正确识别患者患有该疾病的能力，而特异性是正确识别人们没有患病的几率。

然而，将经过眼科医生和视网膜专家共同认证的新型分级图像训练于人工智能，研究者能够提高算法的灵敏度为97%，其特异性提高到92%。此外，人工智能优于大多数眼科医生的决策，医生们的整体敏感性为84%，特异性为98%。

谷歌认为人工调整后的图片提高了人工智能准确率。这一工作能够为进一步的研究提供基础，并为深度学习在医学领域的应用提供参考标准。在这项研究中，图片同时被人工智能深度计算，眼科医生和视网膜专家的一致意见被当作训练算法的参考标准。

结果显示，谷歌AI算法的准确度略高于眼科专家。 其中不难看出谷歌多年来在技术领域投入后，不仅实现了技术沉淀和进步，已经开始输出行业标准。虽然人工智能领域不乏参与者，但是鲜有公司能够公布严密的测评体系和标准。无论是临床试验还是学术验证，谷歌AI的都已经证明了其实力，通过糖网筛查这样的具体医疗项目，能够实现其AI落地和商业化。

• 谷歌AI坐拥数十亿用户健康数据

通过梳理谷歌在医疗领域的布局，我们不难看出，AI是谷歌及其旗下子公司Verily在医疗领域攻城略地的核心方向。

在这方面，谷歌拥有以下优势：

1，谷歌依靠巨大的搜索入口，获得数十亿用户的健康数据，这是谷歌能够进入医学AI领域的一大战略资本。

2，谷歌与学术界、商业医疗组织进行合作，能够获取新的更有价值的临床医学数据。这些数据以及谷歌自身收集的有关用户的其他信息都可用于训练算法，以识别健康与疾病之间连续体的模式。 例如，谷歌此前与杜克大学、斯坦福大学合作开展名为Project Baseline（基线计划）的项目，该项目旨在对1万名志愿者进行长达4年的追踪，观察他们的基因和微生物群，监控他们的睡眠、体育锻炼以及整体精神状态，找到提前预防癌症和心脏病等疾病的线索。 谷歌高层表示，与学术界和医疗保健行业的合作是公司在医疗领域保持前行的关键。

3，自行研发AI部门DeepMind DeepMind致力于人工智能研究，其主要任务之一是寻找人工智能在医疗保健领域的应用方式。2014年1月，谷歌以超过5亿美元的价格收购DeepMind，DeepMind位于伦敦，由Demis Hassabis经营，一直以来，该公司都与国家卫生服务机构保持着密切的合作。

• 谷歌AI算法可精准抗癌

谷歌机器学习分部DeepMind公司计划利用人工智能算法，将复杂的癌症放疗方案流程化，希望能缩短治疗时间，从而大大减轻医生负担和病人痛苦。DeepMind将与伦敦大学学院医院合作，分析700名曾患头颈癌的病人的扫描图像，创建一种算法，学习医生在放疗过程中是如何决策的，最终实现自动“分割”扫描，为医生减轻负担。“分割”是指医生给癌症患者做放疗时，需要人工绘出放疗区域，找准射线扫描部位杀死肿瘤细胞，尽量减少对周围健康组织伤害的过程。