横扫围棋界的DeepMind有了新家:谷歌健康

昨天(11月14日),Google在健康领域放出大招——新组建Google Health谷歌健康),并把研发出阿尔法狗(击败一堆围棋世界冠军的那位)DeepMind公司健康业务纳入其中。

而上周,Google从盖辛格挖来猛将David Feinberg,新任医疗战略部负责人。

有了猛将加盟,再加上昨天并入这个星球上最强的AI能力加持,Google看来要在健康领域火力全开了。

据悉,北京时间11月14日,DeepMind宣布旗下的健康部门DeepMind Health、以及负责推进“Streams”(帮助医生更快识别和诊断患者病情的移动APP)团队将调整合并到Google  最新成立的“Google Health”部门中。原子公司DeepMind Health将不再作为独立品牌存在,但是,DeepMind的其他部门仍将保持独立。

横扫围棋界的DeepMind有了新家:谷歌健康-机器成精

Streams应用程序

DeepMind的创始人表示,对于该公司而言,这将是一个“重要的里程碑”,有助于将其开发的Streams应用程序转变为“人工智能助理护士和助手”。医生“将最佳算法与直观设计相结合。”目前,Streams应用程序正在英国试用,以帮助医疗保健从业人员管理患者。

在AI领域拥有领先算法的DeepMind Health在整合到Google Health后,意味着什么?新官上任与合并DeepMind Health又将对Google下一步在医疗的发展中产生怎样的作用?

在本文中,我们将为您呈现:

1. DeepMind究竟有多牛、与Google的渊源

2. DeepMind在医疗领域做的事

3. 为什么Google选择了医疗大咖David Feinberg

4. Google的医疗战略可能产生的变化

DeepMind究竟是何方神圣

AI研究领域的No.1梯队

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对于不熟悉AI的人来说,“DeepMind”或许是一个陌生的名词,但是,提起“AlphaGo”,却广为人知,AlphaGo在2016年成功击败世界顶级围棋选手李世石,几乎成为掀起AI革命的标志。而AlphaGo正是出自于DeepMind团队之手,DeepMind也由此在AI领域名声大震。

DeepMind成立于2010年,总部位于英国伦敦,拥有700多名员工,他们的研究方向是开发通用自我学习算法,2014年被谷歌以闪电般的速度及4亿英镑的价格收购。当时,这一交易的竞争对手还有Facebook。

算法作为人工智能技术的引擎主要用于计算、数据分析和自动推理。据德勤发布的中国人工智能产业白皮书统计,目前美国是人工智能算法发展水平最高的国家。从高校科研到企业的算法研发美国都占据着绝对的优势。

根据新智元在去年年初编译的对谷歌、微软、Facebook、IBM等巨头间的AI实力的分析, Google Brain的研究工程师在Quora回答提问时,对谷歌、微软、Facebook、IBM等巨头间的AI实力以进行排序,引用最新例子(比如 ICLR论文接收)

结合之前Yann LeCun关于几家公司谁的AI最强的回答。DeepMind被认为是科技公司里AI研究领域的No.1。其领先之处表现在论文的发表数量和覆盖领域,以及人才梯队方面。

文中给出的理由是,DeepMind发表的论文在研究领域里很受推崇,而且涉及的深度增强学习、贝叶斯神经网络、机器人学、迁移学习等,领域非常广泛。在700人的团队中,每周有人更新描述他们工作进展和最新成就的学术论文。

此外,DeepMind拥有顶尖的AI研究团队,该公司从牛津大学和剑桥大学招揽了大量人才,这两所大学是欧洲最好的 ML 研究学府。同时,也有一个多元化的团队专注于通用 AI 的研究,包括有专门打造基础设施和工具的软件工程师,帮助设计研究工具的 UX 设计师,甚至有生态学家(Drew Purves)专门研究其他领域,例如生态和智能之间的关系。

一般来说,技术团队的短板在于营销和市场,而DeepMind在AlphaGo 战胜之际的PR工作和在新闻网站上的影响力也被认为是首屈一指的。

每当DeepMind发表一篇论文,他们的最新研究成果都会出现在全球流量第四的新闻站点Reddit 的机器学习板块和跟踪最新技术的 Hacker News 的顶部,由此可见技术社区对其认可程度。

明星项目的“变现之殇”

在AI领域,研究成果与商业化之间存在着一条普遍的鸿沟,即便是有领先算法的DeepMind也不例外。虽然是明星项目,然而在被并入之前,DeepMind在风光背后,面临的却是亏损严重、人员流失和可能被Google抛弃的生存危机。

2017年10月英国政府发布的资料,DeepMind在2016年亏损1.235亿英镑(约合1.62亿美元),虽然其母公司Alphabet同年总盈利为190亿美元,但1.62亿美元不算是小的数额了。

DeepMind还有包括不动产和计算机系统运行和维护在内的4110万英镑“管理服务费”。而最大的资金花费则在“员工工资和其他相关成本”方面,DeepMind在工资、差旅、办公软硬件方面耗资达1.047亿英镑(1.37亿美元),比上一年4420万英镑的两倍还多。

此外,由于DeepMind的法律费用也在飙升,从2015年的144881英镑增至658144英镑。据外媒猜测,这高幅度上升的背后,可能和DeepMind被发现非法持有英国人民医疗健康信息有关。

根据2018年最新提交的财务报告显示,DeepMind在2017年亏损继续扩大。

2017年,DeepMind亏损3.02亿英镑,相当于人民币27亿元。这个数字同比增长了221%。同期,DeepMind的员工成本大增。简单估算一下,这家公司员工的平均年薪:250万元(人民币)

DeepMind与Google的“破镜重圆”

2014年,Google以4亿英镑收购DeepMind后,仅仅拥有了这家当时还名不见经传的公司一年的主权。

根据智东西报道的细节,在收购结束后,DeepMind在官网上用大大的字体写着“DeepMind很高兴成为Google的一部分”,但到了2015年,这条标语就换成了“DeepMind很高兴加入Google的队伍”。

2016年,新版DeepMind官网上线,“Google”字样已经无迹可寻,DeepMind只在“About Us”的页面中介绍DeepMind是谷歌母公司Alphabet集团的一部分。

根据Financial Times在今年6月发布的消息,Alphabet已经开始质疑DeepMind烧钱的合理性,敦促其尽快说明商业模式。

这或许是DeepMind愿意将其健康业务并入Google Heatlh旗下的原因,毕竟是能够开发商业用途的研究,也正是由此,在前些年与Google的关系越来越弱后,此次合并,也算是重回Google的怀抱。

DeepMind在医疗领域做的事

专注于AI的DeepMind在2016年涉足医疗健康领域,2016年2月24日,DeepMind公布成立DeepMind Health部门,将与英国NHS合作,长期目标是向临床护士、医生以及专家教授提供工具,帮助他们提供世界顶级的医疗服务,帮助他们辅助决策或者提高效率缩短时间。

除了Streams应用程序外,三年来,DeepMind在医疗领域的研究成果还包括AI检测眼部疾病,扫描头颈癌以及预测肾脏损伤等。

AI检测眼部疾病

根据新智元的报道,DeepMind 8月在Nature Medicine上发表一项里程碑式的医疗AI研究成果,它的AI系统能够对常规临床实践中的眼球扫描结果进行快速诊断,可识别50余种眼部疾病,准确率与眼科专家一样出色,甚至更好。

在 997 名患者的扫描影像上进行的测试中,DeepMind 的算法在转诊推荐的准确度比摩尔菲尔茨眼科医院的 8 名视网膜专科医生表现得更好——DeepMind 算法的错误率为 5.5%,而 8 名人类医生的错误率在 6.7% 到 24.1% 之间;如果向人类医生提供患者的背景信息,人类医生的错误率降低到 5.5% 到 13.1% 之间,结果与AI的水平相当或稍差。

帮助医生制定头颈癌治疗方案

2016年8月,DeepMind与英国伦敦大学学院医学院的研究人员合作共同开展研究工作。此前,谷歌DeepMind已被允许访问英国国家医疗服务系统(NHS)的约160万患者数据。

医生通常需要花很多时间针对头颈部癌症设计出适合的治疗方案,因为这些关乎到身体的重要部位。在进行放射治疗之前,临床医生需要仔细准备治疗方案,以避免治疗过程中破坏周围的组织。 DeepMind表示,医生至少需要花费4个小时来作准备,他们希望能通过机器学习来帮助自动执行部分过程,将准备时间缩减至一个小时。

伦敦大学学院医学院的Yen-Ching Chang博士表示,这项技术将帮助医生腾出更多时间,让他们能专注于病人护理、科研及教学等其他方面。 DeepMind则希望放射疗法算法能够逐渐被应用于其他癌症治疗。

研究AI诊断乳腺癌

2017年11月,DeepMind 就宣布了一项新的合作研究项目,试图使用 AI 诊断乳腺癌。在本次的研究项目中,DeepMind 将与由英国癌症研究中心所领导的多家医疗研究机构进行合作,此项目的主要目标是将机器学习应用于乳房 X 光检查这种乳腺癌的常规检查手段上,以提高其敏感性和准确率。

DeepMind 希望创造出可以迅速准确从 X 光片检查到癌症特征的机器学习模型,帮助医生实现早期确诊,尽早开始治疗。

预测肾脏损伤

2018年2 月,DeepMind与美国退伍军人事务部(VA)建立医学研究合作伙伴关系,)DeepMind将分析约700,000个匿名医疗记录,以查找可能用于识别急性肾损伤病例的模式,找到常见的病情指标,以确定机器学习是否能够准确地识别患者恶化的风险因素并正确预测其发病。

DeepMind的投资

此外,DeepMind还收购了英国医疗创业公司Hark,Hark此前为临床医生开发任务管理应用,通过开发的深度学习算法,取代了传统的纸质病例、便签和传真机,效率提高了37%。收购后,Hark并入DeepMind Health部门。

2016年9月,DeepMind参与了伦敦创业公司 BabylonHealth的A轮融资。BabylonHealth开发的人工智能诊疗平台,可通过与用户沟通,了解用户的具体病症,并提供健康评估和健康行为建议。

比如,当用户向系统描述自己的症状或身体状况时,人工智能可以根据分析结果生成对个人的健康评估,并给出是否需要去医院就诊或是自行买药等建议。目前该公司用户已覆盖全球140多万人,横跨欧洲、亚洲和非洲等地区。

在两起投资中,DeepMind的标的都是能够改善患者或医生体验的公司,这也印证了DeepMind为世界各地的患者和临床医生服务的愿景。

DeepMind的博客原文中写道:“我们很高兴能够在DeepMind和谷歌的这一旅程中发挥自己的作用,为世界各地的患者和临床医生服务。”

此外,对于并入Goole,DeepMind也给出了一些在人工智能研究及应用方向上的展望:

“作为一个研究机构,DeepMind将继续与学术界,NHS及其他地区的合作伙伴一起开展基础健康研究。当我们有可能对规模产生影响的有希望的结果时,我们将与Google的Streams和转化研究团队密切合作,探讨如何将研究思路应用到临床环境中。

在未来几年,我们期望人工智能帮助科学家在从蛋白质折叠到图像分析等各种问题上取得变革性进展,从而可能改善医学诊断,药物发现等等。”

从DeepMind博客中表述可以看出,DeepMind或许将用自己领先的算法帮助Goole在辅助诊断、药物发现等AI在医疗健康的前沿方向进行研发和应用。

Google迎来医疗大咖,收服Deepmind或许只是第一步

“他是唯一有资格领导谷歌医疗保健工作的人”

Google迎来医疗大咖最早在11月9日的华尔街日报传出消息。据华尔街日报报道,总部位于宾夕法尼亚州丹维尔的盖辛格(Geisinger)健康系统公司首席执行官兼总裁David Feinberg将在谷歌担任新成立的医疗保健部门Google Health的负责人,直接向Google 人工智能主管Jeff Dean报告工作。

在几个月前,Google就已经开始对医疗板块候选人的搜索和采访过程,其中Jeff Dean担任重要顾问。当时,Feinberg博士的竞争者还包括Google健康咨询,医院管理和健康保险公司的领导。

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David Feinberg博士

自1994年起,David Feinberg就深耕神经精神病学,在医院管理、医疗保健、患者保障领域颇有建树。此外,在任期间,他还推出了Springboard Health,一项改善整个社区健康状况的人口健康计划。

细数其功绩,最有名的可能是推出Geisinger的ProvenExperience计划,若不满意Geisinger的服务,患者可以选择退款。

也正是ProvenExperience计划,改善了整体护理过程。从历史上看,盖辛格的声誉一直是基于改变医疗保健的方式。因此,这个计划也被认为是将改变医疗保健行业一项举动。

David Feinberg曾连续两年荣获Modern Healthcare(2018年,Modern Healthcare被全美公认为医疗保健领域的顶级商业出版物)颁发的最具影响力的医疗保健人员、最具影响力的医师高管和领导者奖项。自2012年以来,他还被列为贝克尔医院评论名单上的“医生领导者”。

Becker医疗保健的出版人兼McGuireWoods的合伙人Scott Becker对其评价为“一位非常有天赋的领导者和医生”并且认为“他是唯一有资格领导谷歌医疗保健工作的人。”

有观点认为,与公司其他部门相比,DeepMind Health已经开展了更直接,更实际的应用工作,这可能是DeepMind成为Feinberg博士上任后烧的第一把火的原因。

据CNBC报道,知情人士称,预计谷歌将借助David Feinberg之力指导科技公司进军医疗保健领域。与DeepMind的其他部门相比,DeepMind Health已经开展的工作更直接、更实用,这可能是吸引上周成为Google Health新任CEO David Feinberg的理由。

新成立Google Health,整合医疗保健项目

在Google新成立健康部门(Google Health)后,Feinberg的新任务是重组Google在内部分散的医疗健康项目,如核心的搜索部门、云业务部门、AI研究部门Google Brain、Nest家庭自动化部门和谷歌Fit可穿戴设备部门等,甚至有可能包括Alphabet的医疗板块。

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合并DeepMind前后,Google的板块变化(数据来源:CBinsights,动脉网制图)

在整个Alphabet的板块中,主要有 Verily,DeepMind和Google Ventrue三部分主攻医疗业务。

  • Verily

Verily是Alphabet旗下承载大部分医疗保健业务的公司。该子公司专注于使用数据通过分析工具、干预措施、研究等来改善医疗保健。

Verily由Andrew Conrad创办,同时他也是国家遗传学研究所的创立者。该子公司主要致力于与现有医疗机构合作,寻找应用AI的领域,其通过Study Watch——一种捕获生物特征数据的可穿戴设备,该设备正在等待FD的审批,目前已成为下文许多研究计划的核心。

Verily最近增加了对创业公司的投资,建立了一个实验室空间,用于像Fronome 和Culture Robotics这样的创业公司。Verily也表示正在通过新加坡主权财富基金淡马锡控股的8亿美元投资进行国际扩张,利用这一笔资金作为有限合伙人投资于欧洲的投资公司Medixci Ventures。

  • Calico

Calico专注于研究与抵御衰老以及与年龄有关的疾病。该子公司使用AI来理解大型数据集,同时,实现实验室流程的自动化。Calico由前Genentech首席执行官Arthur Levinson经营。

  • Google Ventures(GV)

GV在消费、健康、数据与AI、机器人与硬件等不同行业进行投资,但近年来一直在增加其在医疗保健公司的投资速度。

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 DeepMind回归Goole后,Alphabet的医疗板块(数据来源:公开资料,动脉网制图)

Google的医疗业务将如何前进?

根据Google 人工智能主管Jeff Dean钦点Feinberg博士担任医疗板块一把手,以及对DeepMind Health的合并行为,我们不难发现Google是想将其医疗健康业务与技术更加紧密的结合。

随着Feinberg任职谷歌后,这个备受瞩目的职位变动中出现了业界普遍问题:Google可能会在医疗保健领域走向何方?

在Forbes网站11月10日发布的《Why Did Google Hire Geisinger CEO Dr. David Feinberg?》一文中大胆预测,接下来Google将可能在医疗保健领域抓住以下5个机会:

1.促进家庭健康

Feinberg博士在加入盖辛格之前曾担任加州大学洛杉矶分校医院的首席执行官,长期以来一直倡导将医疗设施带到家中。

此外,据CNBC早期报道,Nest内部有建立一个健康团队,以帮助管理用户在家中的健康状况,以及监控选择独立生活的老年人。Nest家庭自动化系列从数字门铃到恒温器到家庭安全的所有产品都旨在将Google置于美国家庭的中心,为日常生活提供动力。

2.通过运输解决医疗保健问题

Google是自动驾驶汽车的早期创新者。虽然有后来居上者,但医疗保健可能是该公司重新进入这一领域的有趣途径。Feinberg博士曾指出:“20%的生活或死亡是基于去往优秀的医生和良好的医院。更大比例的健康是基于社交环境、干净的食物和交通......“

3.利用大数据来对抗疾病

越来越多的美国医疗服务提供者依靠大数据来改善患者的健康状况。与此同时,患者依赖互联网。如今,43%的消费者表示互联网是他们获取健康相关信息的首选资源(只有14%的人说医生)

而Google的应用程序:从地图到云端硬盘,再到Gmail到Chrome ,将人们与重要的信息来源联系起来。每个应用程序都通过算法数据,并且越来越多地通过机器学习获知。

在盖辛格系统,技术能使盖辛格密切关注300万人口集中区内的每一位病人。拥有数据和信息服务优势的Google也可以借鉴这个方向。

4.发明下一代可穿戴设备和跟踪器

通过Google Fit,该公司正在努力扩大其在盈利能力强的健身和健康可穿戴市场中的市场份额,但仍落后于FitBit等竞争对手。

作为前卫生系统首席执行官,Feinberg博士与全国各地的医学专家建立了联系,他们可以生成这些算法,帮助解决监管问题并创建这样的产品。如果这些设备帮助患者获得更少访问的及时治疗,保险公司可能愿意为这项技术付费,这是目前市场上可穿戴设备很少做的事情。

5.成为AI的世界领导者

在医疗保健领域,Google已经在创建可以诊断放射图像和皮肤病变的软件方面取得了重大进展,通常比人类准确得多。

谷歌已经开展了数十个合作伙伴关系,以扩大AI在医院和诊断设施中的使用范围。

将AI引入医疗保健的挑战有三个方面。

  • 首先,相对较少的患者将所有医疗信息存储在单一、全面的EHR系统中。
  • 其次,大多数EHR的结构用于计费和管理,而不是用于医疗保健提供,这就是为什么EHR数据很少用于关联临床结果的原因。
  • 第三,即使是那些保留此类数据的组织也不愿意与谷歌这样的公司分享。由于在医生运营方面的长久经验,以及与卫生系统的良好关系,Feinberg博士或许再一次可以为这个过程提供帮助。

在今年4月,动脉网曾经编译CBinsights的Google医疗AI战略(详见《谷歌医疗AI现状与趋势最全解读!旗下三家医疗子公司、主要攻克五类疾病》)

目前,Google在医疗领域主要针对的疾病包括眼科疾病、糖尿病、心脏病、帕金森综合症以及多发性硬化症(MS),涉及数据生成、疾病检测、疾病/生活方式管理等形式,这些项目的大部分由Alphabet的另一家子公司Verily承载。

CBinsights认为Google最有可能的成功领域可能在于增强检测、分类和提出疾病计划的能力,特别是在使用成像技术进行手术的情况下,如眼病,癌症等,与DeepMind的研究成果相吻合,而并入Streams应用团队后,Google的下一步也将与医生和护士更加紧密的结合。

对于科技公司而言, 在医疗健康领域的机会正在增长是显而易见的。在Streams和DeepMind Health运营的英国,其卫生部长Matt Hancock, 从数字简报移植到投资组合都毫不掩饰地表达了他对应用程序的热爱 ,并且几乎立即将技术作为他对NHS的优先考虑之一。这是DeepMind Health实现商业化的机会。

此外,这次合并令外媒担心的一点是,把Streams应用团队交给Google,似乎违背了DeepMind在被发现非法持有英国人民医疗健康信息后,在2016年7月发表的言论——“DeepMind从Google自主运营,我们从一开始就明确表示,患者数据在任何阶段都不会与Google帐户,产品或服务相关联或关联。”

也许,Google接下来着重要注意的便是数据隐私问题。毕竟,对于搜索引擎占很大业务板块的公司来说,消费者对谷歌保留个人数据隐私能力的信任至关重要。

*文章为作者独立观点,不代表机器成精立场
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2 条评论
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