🏥Google AI in Healthcare: Revolutionizing Patient Care🧠
22:45 Share

欢迎回到AI Unraveled。这是Etienne Newman创作和制作的另一个深入探讨，您知道，他是加拿大的一名高级工程师和热情的足球爸爸。很高兴来到这里。是的。嘿，如果您喜欢这些对AI的探索，认真地花一秒钟的时间点赞和订阅。这在帮助其他人找到我们方面确实有很大的不同。确实如此。所以今天我们要处理一些非常重要的事情，非常重要的事情。谷歌AI在医疗保健中的作用。

它发展得如此之快。快得令人难以置信。有时几乎难以跟上。完全正确。我们收集了各种文章、研究论文，基本上都在关注谷歌的影响。我们的使命，一如既往，是将其提炼出来。

关键见解是什么？谷歌AI现在究竟如何重塑医疗保健？未来可能会出现什么？没错。我们想为您提供清晰、引人入胜的画面，消除术语障碍。听起来不错。我们应该从哪里开始？让我们从个性化医疗开始。这是一个引人入胜的概念。确实如此。这个想法是，你知道，N对一医学，为您量身定制治疗方案。

它不再是科幻小说了。人工智能，特别是谷歌的工作，是一个巨大的驱动力。正确。摆脱那种一刀切的方法。正是如此。这是关于为您的生物学、您的环境设计治疗方案。谷歌的Vertex AI和MedGemma等工具是其中的核心。绝对正确。它们旨在处理这些庞大而复杂的数据集。我们谈论的是基因组学、电子病历、统计数据。

扫描、影像，甚至生活方式因素。哇。所有这些都放在一起。放在一起。目标很简单。让治疗效果更好，并减少问题，减少副作用。好的。所以Vertex AI，就像他们使用的平台一样。是的。

将Vertex AI视为工作台，该平台允许研究人员和医院构建和推出这些用于个性化护理的定制AI模型。明白了。MedGemma呢？MedGemma尤其有趣。它专门研究患者数据的混乱部分，例如医生的手写笔记（通常是非结构化的）或解释不同类型的医学图像。所以它几乎可以解读字里行间的意思。在某种程度上，是的。它有助于根据所有不同的信息片段构建完整的患者画像。

为此，您需要无缝的数据生态系统和可以处理文本、图像、数字的多模式AI模型。说得通。那么，这实际上是如何改变现实情况的呢，例如癌症治疗？哦，癌症护理是一个典型的例子。谷歌云的基因组学API通常与Vertex AI协同工作，对于分析肿瘤基因组学非常强大。这意味着查看肿瘤的特定遗传密码。没错。

通过识别驱动患者癌症的特定突变，医生可以选择靶向疗法。这些药物会攻击这些特定的弱点。好吧，这听起来比用化疗轰炸一切要好得多。通常情况下，是的。它可能更有效，而且通常副作用较小。分析这些东西需要巨大的计算能力。正确。这些基因组数据集一定非常庞大。例如TCGA，癌症基因组图谱。

- 巨大的数据集。这就是谷歌云的基础设施发挥作用的地方。它提供了处理和分析所有这些数据所需的动力，并将患者的资料与大量的资料库进行比较。- 他们也在与其他人合作，对吧？不仅仅是内部。- 当然。

合作是关键。例如，普华永道和谷歌云正在合作。他们正在使用Vertex AI和Healthcare Data Engine 2.0构建肿瘤学数据平台。好的，那里的目标是什么？整合所有不同的数据记录、基因组学、影像学，以真正实现个性化癌症护理决策。

- 有趣。对于那些对Vertex AI和云基础设施等技术细节感兴趣的听众，Etienne Newman的书《谷歌云生成式AI领导者认证指南》，

是一项极好的资源。它可以在djmcac.com、Google Play和Shopify上找到，链接在节目说明中。说得对。它很好地涵盖了这些基础技术。还有其他合作，例如与美国临床肿瘤学会ASCO的合作。哦，是的，他们在做什么？他们正在构建一个AI驱动的ASCO指南助手。使用Vertex AI和Gemini。其目的是让肿瘤学家在患者护理期间立即获得最新的治疗指南。

帮助他们在现场定制计划。没错。根据最新的证据个性化护理。我们不应该忘记，的确，Alphabet的生命科学部门。他们还在个性化肿瘤学研究方面做了大量工作。这感觉就像癌症治疗的范式转变。更精确，更少猜测。这就是方向。绝对正确。好的。那么，

让我们稍微改变一下方向。糖尿病怎么样？这么多人患有这种疾病。是的。另一个AI可以真正帮助日常管理慢性疾病的巨大领域。对于糖尿病，您有AI预测模型。使用在Vertex AI上运行的TensorFlow构建。通常情况下，是的。他们分析来自持续血糖监测仪（CGM）、胰岛素泵的持续数据流，

可能是关于食物或运动的记录数据。所有这些实时信息。正确。主要目标是在血糖水平过高或过低之前进行预测。就像内置在您的监视器中的预警系统一样。有点像，是的。因此，您可以或您的泵可以主动干预，平滑这些可能危险的波动，并且

谷歌甚至为此开发了一个特定的AI模型，即个人健康LLM。LLM，就像大型语言模型一样。是的，Gemini的微调版本，专门训练用于解释健康传感器数据并提供个性化建议或警报。这太吸引人了。Verily也参与其中，使用他们的LightPath平台。它使用AI和CGM数据来支持个性化糖尿病和肥胖症管理。大学也在研究这个问题。哦，是的。是的。

例如，斯坦福大学正在将AI与CGM数据结合使用，试图识别不同类型的2型糖尿病。其想法是，不同亚型可能对不同治疗方案的反应更好。再次个性化。没错。其他项目，如BGR，正在研究将AI与CGM结合用于我们提到的那些预测性警报。这一切都是为了使管理更加动态和量身定制。令人难以置信。但是，随着所有这些个性化数据四处飞散，

伦理必须是一个巨大的考虑因素。哦，绝对至关重要。数据隐私和安全至关重要。您在美国有HIPAA之类的法规，在欧洲有GDPR。谷歌云工具具有此类功能，对吧？例如去标识化。是的。谷歌云医疗保健API包含帮助组织遵守规定的功能，例如删除个人身份信息。但这不仅仅是技术保障措施。哦，所以。

好吧，还有公平获取的问题。我们需要确保这些强大的AI驱动治疗方案不仅能使富人受益，而且不会加剧健康差距。这是一个非常重要的观点。算法偏差是一个主要问题。如果AI接受反映医疗保健中历史偏见的数据训练，则AI可能会延续甚至加剧这些偏见。导致某些群体的结果更糟？有可能，是的。它需要非常仔细地关注训练数据和模型评估。

然后是知情同意。我们如何确保患者真正理解这些复杂的AI系统如何使用他们的数据？正确。这不仅仅是勾选一个框了。最后，它改变了医生与患者的关系。临床医生更像是一个AI见解的解释者，引导患者穿越这个数据丰富的领域。这需要新的技能。绝对有很多东西需要处理。好的，让我们转向另一个非常令人兴奋的领域。早期疾病检测。

您提到AI充当医学图像的超级眼睛。这是一个很好的说法。谷歌的Cloud Vision API或Med Gemini等工具使用深度学习来仔细检查医学图像。X光片、CT、乳房X光照片、视网膜照片、病理切片。寻找人类可能错过的东西。没错。检测那些极其细微的模式、纹理或异常，这些模式、纹理或异常可能表明疾病的最早期阶段，远在症状出现之前。

Medgema也适合这里。是的。Medgema经过专门预训练，用于医学图像任务，例如放射学或病理学领域的分类或解释。这是关于尽早发现那些细微的线索。这对于治疗成功可能大有不同。现在在哪里显示出最有希望的结果？

好吧，肿瘤学再次是一个重要的方面。例如，谷歌AI模型分析乳房X光照片。在《自然》杂志上发表的一项主要研究表明，它们的准确性与经验丰富的放射科医生相当，有时甚至更好。哇。至关重要的是，它可能减少假阳性（不必要的焦虑和活检）和假阴性（漏诊癌症）。

这太重要了。这些正在诊所使用吗？他们正在努力。谷歌与临床合作伙伴密切合作，以找出将这些工具最好地整合到实际放射学工作流程中的方法。还有LYNA淋巴结助手。那是什么作用？它可以帮助病理学家更有效、更准确地检测淋巴结活检中的转移性乳腺癌细胞。它就像显微镜的AI助手一样。令人难以置信的潜在影响。其他主要杀手，例如

像心脏病一样？心血管疾病是另一个引人入胜的前沿领域。AI算法现在正在分析视网膜（眼睛后部）的图像。预测心脏病发作的风险，这是如何运作的？AI识别视网膜血管中细微的变化，这些变化反映了整体心血管健康状况。它可以识别与血压、胆固醇水平等相关的生物标志物。仅仅通过观察眼睛？仅仅通过视网膜扫描。

《自然生物医学工程》杂志上的一项研究表明，AI可以令人惊讶地准确地预测心脏病发作或中风的危险因素。它甚至可以根据视网膜将吸烟者与非吸烟者区分开来，准确率约为71%。

并以约70%的准确率预测未来的心血管事件。这令人震惊。因此，这可能是一种无创、简单的筛查大量人群的方法。这就是潜力所在，是的。可扩展的、易于获取的应变。这是一种突破性的应用，再次理解其背后的AI是关键。

Etienne的书《谷歌云生成式AI领导者认证指南》涵盖了支持这种分析的AI原理。正确。了解AI实际上是如何看到这些模式的。阿尔茨海默病等脑部疾病呢？早期发现在那里至关重要。绝对是。AI也在那里取得了进展，尽管它非常复杂。

正在开发模型来捕捉那些可能早于严重记忆力丧失的非常细微的迹象。使用什么类型的数据？通常是多模式数据。将脑成像（如MRI或PET扫描）与认知测试结果结合起来，可能是来自脊髓液或血液测试的生物标志物数据。

例如，精准医学基金会使用谷歌云的BigQuery ML来分析电子健康记录中的模式，这些模式可能标志着阿尔茨海默病的早期风险。试图从不同的来源拼凑出最早的线索。没错。深度学习特别适合于在那种混合数据中寻找复杂的模式。所以所有这些早期检测能力。嗯哼。

这确实感觉它从被动转向主动地从根本上改变了医疗保健。没错。这是一个巨大的转变。我们不再等待症状然后进行诊断，而是转向在疾病成为主要问题之前识别风险或早期疾病。视网膜扫描心脏风险就是一个完美的例子。这不仅对患者有影响，对吧？对整个系统。哦，绝对正确。考虑一下筛查计划、保险模式。

如果您能更早地可靠地预测风险，它可能会激励预防措施，改变保险的结构。它还使个人能够更多地了解自己的健康状况。下游的影响必须对更好的结果、更低的成本产生重大影响。这是希望，也是越来越多的证据。尽早发现疾病通常意味着治疗可以不那么剧烈、不那么侵入性和更有效。

这通常会导致更好的存活率和更好的生活质量。说得通。早期癌症通常比晚期癌症更容易治疗。正是如此。从系统的角度来看，治疗早期疾病通常比管理晚期慢性疾病或处理紧急情况的成本要低得多。住院次数减少，对昂贵的晚期药物的需求减少，资源利用得到优化。潜在的成本节约是巨大的。但是，是否存在风险，例如……

过度诊断，发现可能从未造成问题的微小问题。这是一个合理的担忧。发现非常早期，也许是惰性的疾病可能会导致不必要的焦虑和治疗。

因此，这些AI工具需要仔细校准和验证。至关重要的是，人类监督仍然至关重要。AI是一种辅助临床医生的工具，而不是取代他们的判断。说得对。好的，这一切都非常吸引人。让我们转向另一个巨大的领域，药物发现。我听说AI将从根本上改写那里的规则。你听到的是正确的。传统的寻找新药的方法是线上的。

好吧，它非常漫长，非常昂贵，而且大多数候选药物都在某个阶段失败了。是的。这是一项艰难的业务。是的，大约需要十年时间和数十亿美元，对吧？很容易。但是AI，特别是谷歌的能力，正在成为改变的主要催化剂。它始于分析大量的生物和化学数据。想想谷歌云随时可用的BIDO数据集，让研究人员可以访问这些数据。因此，AI可以以人类无法管理的规模筛选信息。

没错。TensorFlow等框架允许科学家构建复杂的人工智能模型。这些模型可以分析化学结构，预测分子如何与生物靶标相互作用，理解复杂的途径，甚至更有效地分析临床试验数据。加快一切速度。并可能使其更智能。谷歌云甚至为此提供了专门的工具套件，例如Target and Lead Identification Suite和Multimix Suite，这些套件专门设计用于加速这些早期阶段。

您知道，理解支持这些海量计算的云架构非常关键，这再次在Etienne关于谷歌云生成式AI领导者认证的书中得到了很好的介绍。正确。支持科学的基础设施。还有AlphaFold。

这是一个巨大的新闻。它如何融入药物发现？AlphaFold是一个真正的游戏规则改变者。它以惊人的精度预测蛋白质3D结构的能力是根本性的。蛋白质是大多数药物的靶标。因此，了解形状可以帮助您设计一种合适的药物。正是如此。

将alpha-fold预测与Vertex AI等平台集成，可以让研究人员快速识别潜在的药物靶标，了解突变如何影响蛋白质，甚至在计算机上设计潜在的药物分子，这就是计算机药物设计。在计算机上进行实验，而不是在实验室里。更多的是，是的。它并没有消除实验室工作，但它可以大大减少所需的工作量，通过将实验重点放在AI识别出的最有希望的候选药物上，从而节省时间和资源。

这听起来是一个更高效的过程。我知道谷歌有一些专门的团队或倡议专门关注这一点，对吧？这些AI巨头。他们确实如此。Alphabet已在此投入巨资。您有AlphaFold3和Isomorphic Labs。AlphaFold3比预测单个蛋白质结构更进一步。如何做到？它模拟不同分子之间的相互作用，蛋白质与DNA、RNA、小分子（如潜在药物）的相互作用。

了解这些相互作用对于设计有效的药物至关重要。还有Isomorphic Labs。Isomorphic Labs是Alphabet公司，负责将AlphaFold的这些令人难以置信的生物学见解转化为新的疗法。他们的目标是在2025年底之前让他们的第一个AI设计的候选药物进入临床试验。哇，对于药物开发来说，这速度快得令人难以置信。没错。

还有什么？然后是AI共同科学家概念，通常由Gemini等模型提供支持。这不仅仅是一个工具。它更像是研究人员的合作者。没错。

AI可以帮助生成假设，建议实验，分析复杂数据。它在寻找抗生素耐药性的新机制或识别潜在的肝纤维化药物方面显示出了前景。这是AI的力量和人类专业知识之间的真正协同作用。就像拥有一个杰出的研究伙伴一样。有点像。然后是TXH Gemma。这些是基于谷歌Gemma架构的开放模型，专门针对药物发现任务进行了调整。

他们可以理解科学文献、化学结构，并帮助在流程的早期预测安全性和有效性。因此，更多的计算实验，潜在的更低成本。这是否意味着药物会变得更便宜或更容易获得？这当然是主要希望之一。

通过使研发过程更高效，并且不那么依赖于昂贵且耗时的湿实验室工作，AI可以降低进入门槛。也许可以开发针对罕见疾病的药物。没错。影响较小患者群体的疾病往往被忽视，因为传统的研发成本相对于潜在市场来说太高了。AI可以改变这种经济等式。甚至可能解决我们以前认为无法靶向的疾病。

这是另一个令人兴奋的可能性。AI分析复杂生物学的新方法可能会揭示以前被忽视或被认为难以药物化的靶标或途径。它可以为具有大量未满足需求的疾病打开大门。就像那个关于谷歌员工使用Gemini来了解他儿子罕见疾病亚历山大病的故事一样。是的，这是一个有力的例子。使用AI来综合信息并连接点，从而为一种非常罕见的疾病提出了新的研究假设。

它显示了AI在加速理解甚至在具有挑战性的领域中的潜力。但就像其他领域一样，伦理方面也需要仔细考虑。绝对正确。安全性和有效性是不可谈判的。AI辅助药物发现并没有绕过需要进行严格的临床试验来证明药物有效且安全的必要性。当然。然后再次是公平获取。我们如何确保这些AI开发的药物能够惠及全球人民，而不仅仅是富裕国家？

所用生物数据的隐私至关重要。训练数据中的算法偏差可能导致药物在某些人群中的效果较差。因此，与个性化医疗面临的挑战类似。非常相似。它强调了负责任的开发、透明度以及将人类牢牢地纳入循环、监督流程的必要性。了解负责任的AI原则至关重要。而Etienne的书也在谷歌云的背景下对此进行了探讨。正确。这是一个反复出现的主题。不可思议的力量。

但需要小心处理。好的，我们已经涵盖了很多内容，个性化医疗、早期检测、药物发现。令人难以置信。现在让我们展望未来。接下来是什么？谷歌AI在医疗保健中的未来是什么样的？好吧，如果现在如此令人兴奋，那么未来看起来将更加具有变革性。我们已经看到了在这些关键领域奠定的基础。

下一代应用程序可能会以一些惊人的方式在此基础上构建。例如什么？你在地平线上看到了什么？也许是做手术的机器人？AI驱动的机器人手术绝对是一个重要的方面。我们正在超越仅仅由人类控制的机械臂，转向具有更多AI辅助的系统，甚至可能对某些任务具有半自主能力。半自主，就像机器人自己进行部分手术一样。

可能用于特定、明确定义的步骤。目标是例如更高的精度，实现更微创的方法，减少并发症，加快恢复速度。Verily参与了该领域，对吧，与Verb Surgical合作？是的，他们与强生公司在Verb Surgical（现在完全归强生公司所有）上的合作探索了数字手术平台。

谷歌大脑已经对通过观看手术视频来训练AI进行了研究，教会它特定任务。哦，好的。手术室之外还有什么？虚拟医疗保健助手可能会变得更加复杂。

想想超越简单的聊天机器人。我们谈论的是能够进行复杂诊断推理和重要的是富有同理心的对话的AI系统。富有同理心的AI。这就是目标。谷歌的AME项目正在探索这种用于改善医疗对话的AI。谷歌云的Vertex AI Conversations等工具允许组织构建他们自己的复杂虚拟代理。这些助手可以为患者做什么？提供24/7支持。

帮助管理慢性疾病，提醒服药，甚至可能对症状进行初步分类。它们可以成为引导患者完成复杂护理旅程的协调者。不仅仅是简单的在线症状检查器，而是一个真正的指南。有可能，是的。然后是持续的健康监测。像谷歌Pixel Watch或Fitbit这样的可穿戴设备会生成大量数据。正确。跟踪步数、心率、睡眠。没错。AI是解锁所有这些数据含义的关键。

我们前面提到的谷歌的个人健康LLM（PHLLM）就是为此而设计的，它可以解释传感器数据，提供个性化见解。就像Pixel Watch 3上获得FDA批准的脉搏丢失检测一样？这是一个完美的例子。使用AI从传感器数据实时检测潜在的严重事件。它模糊了消费级健康小工具和实际医疗监测之间的界限。这可能意味着需要新的法规。很可能，是的。

随着这些设备变得更具医疗能力，监管途径将需要发展，以确保它们对这些用途的安全性和有效性。了解驱动这些健康功能的AI对于消费者和专业人士来说都变得非常重要。像Etienne的书这样的资源可以帮助技术好奇的人弥合这一差距。这确实感觉我们正在进入一个新时代。医疗保健的提供、管理、体验方式都在发生变化。确实如此。速度令人难以置信。保持知情是关键。对于想要跟上的听众，

当然，除了继续关注AI Unraveled之外。谷歌AI自己的健康网站AI.GoogleHealth是了解其倡议的良好起点。对于真正的深度科学，谷歌健康研究出版物页面提供了其论文的链接。我们也会在节目说明中添加这些链接。太好了。因为这个领域需要持续学习，不仅对于AI模型，而且对于我们所有参与医疗保健的人来说都是如此。绝对正确。是的。这导致了一个最后的思考，也许吧。

随着AI更深入地融入我们的健康，我们生活的这些非常私人的方面，我们作为个人、作为社会承担了哪些新的责任？我们如何确保这种极其强大的技术能够以最好、最公平的方式真正为人类服务？这是需要不断提出的关键问题。绝对值得思考。

好吧，这让我们结束了这次深入探讨。非常感谢您的加入。对于我们的听众，如果您还没有这样做，请记住点赞并订阅AI Unraveled。感谢您的参与。最后提醒一下，查看Etienne Newman精彩的AI认证预备书籍《谷歌云生成式AI加载器认证》。您可以在djamgatech.com、Google Play或Shopify上获取它。所有这些链接都在节目说明中。感谢收听。