谷歌健康AI战略：覆盖广度优先于精确度

谷歌对其医疗保健AI工作发布了广泛的更新，但最具说服力的数字并非基准测试得分，而是筛查目标：在印度和泰国为患者提供600万次免费糖尿病视网膜病变筛查，以及通过阿波罗放射学国际在印度进行300万次免费结核病、肺癌和乳腺癌筛查。

由副总裁Yossi Matias领导的公司研究团队还提到了一种基于Gemini 2.0的新型AI联合科学家系统。该系统旨在生成研究假设，并在急性髓系白血病药物再利用及提出肝纤维化治疗靶点方面显示出初步成果。

在诊断方面，Med-Gemini在美国医学考试问题中达到了91.1%的正确率，并能解读3D扫描。医学智能探索者（AMIE）系统专为对话式诊断推理设计，它能询问临床病史问题并建立鉴别诊断，包括在专科领域。

但此次更新在这些数字上着墨较少，更多地聚焦于部署支撑平台。健康AI开发者基础包括开放权重模型。Open Health Stack是一套开源工具，已部署在非洲、南亚和东南亚，以支持一线卫生工作者。

还有一种用于胎心监护的机器学习模型，旨在资源有限的环境中预测胎儿健康状况。此外，谷歌正在开发个人健康大语言模型，这是Gemini的精调版本，可解读可穿戴传感器数据以提供睡眠和健身建议。

主线很明确：谷歌并未试图向医院销售单一AI产品。它正在构建一个其他开发者和医疗系统可以采纳、部署和适配的技术栈。2024年发表的50多篇论文以及开放权重模型的发布都是其中的一部分，谷歌希望生态系统能在其基础设施上运行，而不仅仅是其模型。

这是否能转化为大规模改善的患者预后，仍是一个悬而未决的问题。这些筛查合作伙伴关系是最接近检验的手段。但方向毋庸置疑：覆盖优先，基准次之。