3月18日，在年度健康活動The Check Up上，谷歌官宣了一組用于藥物研發的AI模型，名為TxGemma。

　　據悉，TxGemma是基于Gemma的“開放”模型，能夠理解常規文本和不同治療實體（如小分子、化學物質和蛋白質）的結構，可以幫助研究人員預測潛在新療法的重要特性，例如安全性或有效性。

　　此外，在活動上，谷歌首席健康官Karen DeSalvo博士還宣布了另外五項進展：

　　1. 進一步改進Gemini模型在健康方面的功能，滿足臨床高標準，人們可以查找可靠且相關的健康信息，從常見疾病到罕見病癥

　　2. 面向全球推出了全新的醫療記錄API，可讓應用以標準FHIR格式讀取和寫入信息，支持50多種數據類型，涵蓋活動、睡眠、營養、生命體征和過敏、藥物、免疫接種和實驗室結果等醫療記錄。

　　3. 谷歌手表Pixel Watch 3上的脈搏停止檢測功能于上個月獲得FDA批準，這項功能可以檢測到用戶何時出現脈搏停止，并在其失去意識時自動撥打急救電話，該功能目前已在美國、歐盟等14 個國家/地區推出

　　4. 推出基于Gemini 2.0 的多智能體AI系統“AI聯合科學家”，可幫助生物醫學研究人員解析大量科學文獻并生成高質量的新穎假設，已與倫敦帝國理工學院、斯坦福大學等院校展開合作

　　5. 在谷歌的幫助下，荷蘭馬克西瑪公主兒科腫瘤中心正在開發一款名為Capricorn的AI工具，它結合大量公共醫療和匿名患者數據，根據其分析結果快速生成治療方案摘要和相關醫學出版物，醫生能夠更高效地實現兒科患者的個性化癌癥治療

　　此外，谷歌還于去年年底推出了健康人工智能開發平臺HAI-DEF，其中包括用于數字病理學的Path Foundation、用于胸部X射線的CXR Foundation、用于皮膚圖像的Derm Foundation和用于咳嗽、呼吸等生物聲學的HeAR。

　　從醫學影像到藥物研發，從健康助手到可穿戴設備，谷歌這一系列創新舉措為我們勾畫了未來AI醫療的宏偉藍圖，這些技術不僅將改變醫療行業的運行方式，更將深刻影響每個人的健康管理體驗。

　　AI的賦能將使得醫療變得更加智能化、個性化和高效化，而科技巨頭的加入有望加速這一過程。

　　
谷歌進軍健康：幾經沉浮，越挫越勇

　　谷歌對醫療健康的關注，至今已有近20年。

　　2008年，谷歌宣布推出Google Health，這是谷歌第一個醫療健康項目，旨在個人健康記錄服務，鏈接醫生、醫院和藥店。

　　不過，由于市場拓展未達預期效果，谷歌宣布于2012年關閉該服務。

　　2018年，谷歌重啟了Google Health，不同于上次的小打小鬧，這次公司采取了空前的力度去推動。

　　谷歌選擇將其搜索、云等業務的醫療板塊，以及Deepmind的健康部門和深度神經網絡架構的Google Brain，都被拆分出來，統一納入到Google Health這個大部門之中。

　　彼時整個硅谷都沉浸在技術狂熱之中，神經網絡之父、后來的諾貝爾物理學獎得主Goeffery Hinton就曾放出豪言：“5年內深度學習就能超過放射科醫生，從現在起就停止培訓放射科醫生。”

　　圖：Goeffery Hinton

　　這種背景下，谷歌傾力打造Google Health，也就不足為奇。

　　然而三年后，Google Health負責人David Feinberg選擇離職，整個部門被曝解散，之后谷歌回應稱，Google Health并未消失，只是旗下團隊和項目分散到了不同的部門。

　　對于谷歌的再次折戟，業內人士表示：“技術狂熱者們大大低估了臨床流程和技術工程問題的復雜性，覺得所有問題都能被簡單粗暴的機器學習解決。”

　　究其原因，難以商業化只是原 因之一，更為重要的是， Google Health 缺乏合作伙伴和公眾的信任。

　　公開信息顯示，谷歌與醫療保健系統Ascension的合作曾受到參議院的審查，另有多名用戶起訴谷歌，稱其暴露了用戶健康數據并侵犯了隱私。

　　不過，即便接連敗走，谷歌對于醫療健康的熱情卻仍然不減，在這條道路上，谷歌雖然經歷過黯然失色，但也有不少令人矚目的高光。

　　
拿下諾獎，技術狂飆

　　盡管在醫療健康領域的探索并非一帆風順，作為全球科技領域的領軍者，谷歌依然憑借其強大的技術實力，在多個方向上取得了突破性進展。

　　最為知名的莫過于谷歌于2014 年花費4億美元收購的英國公司DeepMind，經過多年發展，已經成為是世界領先的人工智能實驗室之一。

　　2019年，DeepMind的健康團隊還與谷歌合作提出了一種基于人工智能的乳腺癌識別解決方案，該算法在與所有人類放射科醫生的比拼中，平均勝出11.5%。

　　2020年，DeepMind開發的AlphaFold2在蛋白質結構預測領域實現了歷史性突破，成功破解了持續50年的蛋白質折疊問題，斬獲2024年諾貝爾化學獎。

　　圖：獲得2024年諾貝爾化學獎的Demis Hassabis和John M. Jumper

　　2021年，AI制藥公司Isomorphic Labs從DeepMind中獨立出來，成為谷歌母公司Alphabet的全資子公司，并于2024年與禮來和諾華達成了兩項共計30億美元的藥物發現協議。

　　近年來，在大語言模型的潮流下，谷歌也開發了多款用于醫療保健的垂類大模型，這些模型不僅能夠幫助醫生更精準地診斷疾病，還能為患者提供個性化的健康建議。

　　例如，谷歌團隊首先研發了Flan-PaLM，這一模型挑戰了美國醫學執照考試（USMLE），取得了67.6%的成績，比此前最好的模型提高了17%。

　　之后，谷歌進一步打磨產品發布了Med-PaLM，該成果登上了Nature，經過專業臨床醫生評判，Med-PaLM對實際問題的回答準確率與真人相差無幾。

　　2023年，全球首個全科醫療大模型Med-PaLM M發布，其在14項測試任務（問題回答、報告生成和摘要、視覺問題回答、醫學圖像分類和基因組變體調用）中均接近或超過現有SOTA。

　　在一項對246份真實胸部X光片的測試中，臨床醫生表示，在高達40%的病例中，Med-PaLM M生成的報告都要比專業放射科醫生的更受采納。

　　2024年，谷歌推出了健康人工智能開發平臺HAI-DEF，向著技術生態的構建更進了一步。

　　作為一項開放權重模型和配套資源集合，HAI-DEF旨在幫助構建醫療領域的AI模型，開發人員可以訪問、微調預先訓練的模型來構建AI應用，并利用谷歌云部署，目前已開放四款模型：

　　CXR Foundation：該模型已針對大量胸部X光片和放射學報告進行了預訓練，可加速胸部 X 光片圖像分析的AI開發

　　Path Foundation：該模型使用自監督學習對大量數字病理學數據進行處理，可加速組織病理學圖像分析的AI開發

　　Derm Foundation：該模型在大量帶標簽的皮膚圖像上進行了預訓練，可加速皮膚圖像分析的AI開發

　　HeAR：該模型在3億個2秒音頻片段上進行了預訓練，可加速生物聲學數據（例如咳嗽或呼吸聲）的AI開發

　　
構建生態，開枝散葉

　　在構建AI醫療生態的進程中，谷歌采取了“內外兼修”的策略：對內強化跨部門合作，整合技術資源與數據優勢；對外則通過戰略投資與行業合作，構建開放共贏的伙伴關系。

　　在內部，谷歌除了Google Health外，還有包括Verily、Calico在內專注于不同領域的業務單元，形成多元化的強大矩陣。

　　以Verily為例，其最初是Google的糖尿病項目，現為谷歌母公司Alphabet 的子公司，專注于預防、檢測疾病以及慢病管理，正在研發可穿戴醫療設備和生物傳感器。

　　對外投資上，Google通過旗下風險投資及其私募股權部門投資了許多知名的生命科學公司，進一步增強其在該領域的滲透率。

　　據統計，2019年至2021 年間，Google Ventures、Gradient Ventures 及CapitalG 在生命科學和醫療保健領域進行了約100筆交易。

　　其中，AI制藥成為Google偏愛的重點領域，在Google Ventures在2021年51筆醫療健康領域投資中，對于藥物研發的投資就達到28筆，超過半數。

　　外部合作上，憑借業內領先的人工智能、云計算等服務，谷歌近年來與多家藥企、醫院建立了合作，探索從藥物研發到臨床診療的智能解決方案。

　　2023年1月，拜耳和谷歌云宣布合作推動早期藥物發現，將利用谷歌的TPU，加速和擴展拜耳的量子化學計算。

　　2023年5月，谷歌云與輝瑞宣布合作，探索Alphafold加速藥物發現過程，并加快開發人員在谷歌計算平臺上進行實驗的能力。

　　2023年6月，谷歌云與梅奧診所達成合作協議，擴大生成式人工智能在醫療保健領域中的使用。

　　梅奧診所將在谷歌云上構建數據平臺，其資深醫生還將與谷歌合作，為嚴重疾病和復雜疾病創建機器學習模型，并與全球護理人員分享這些模型和解決方案。

　　2025年1月，施維雅與谷歌云宣布達成一項為期五年的全新合作，聚焦人工智能與生成式AI技術，旨在加速為患者開發創新治療方案的研發進程。

　　結語

　　谷歌在醫療健康領域的布局不可謂不深入，其技術觸角已延伸至醫療生態的各個角落。

　　然而，盡管谷歌憑借其技術上的領先優勢取得了諸多突破，但科技巨頭入局醫療的“魔咒”依然如影隨形——從數據隱私爭議到商業化困境，從技術落地難題到行業信任危機，大廠在醫療探索之路并非一帆風順。

　　當AI邁入新的發展階段，AI醫療領域迎來了巨大的動力與機遇，但谷歌能否打破這一魔咒，將前沿技術轉化為切實的臨床價值，仍需要時間檢驗。

　　TheEnd