人工智能增強醫療保健和科學

上週在Lake Nona Impact論壇上，我談到了AI如何能夠革新醫療保健與科學。憑藉我們最新的AI進展，我們正處於使醫療保健更加普及、個人化且對每個人都更有效的邊緣，同時加速科學突破。以下是我們近期的工作概況、將AI引入全球醫療保健的合作項目，以及我們新宣布的AI共同科學家。

AI使精確的健康資訊更加普及

當人們需要健康資訊時，他們通常會首先求助於Google。因此，我們致力於確保每個人在最需要的時候都能獲得高品質、相關的健康資訊。透過Google Lens，你可以拍攝照片來搜尋與你皮膚上看到的症狀相似的皮膚狀況。在YouTube上，我們已經與健康內容創作者及克利夫蘭診所等機構測試AI工具，幫助他們更輕鬆地製作高品質、權威的內容。

對於醫療提供者，我們推出了MedLM和Search for Healthcare，這些工具可以回答醫療問題。這些工具在Google Cloud Vertex AI平台上可用，幫助醫生做出更好的決策，並確保患者獲得精確的醫療照護。我們也在努力確保來自我們語言模型的健康相關內容盡可能精確且基於事實。

生成式AI為個人化醫療鋪路

多虧了多模態和對話式AI的進展，我們正在重新思考如何為每個個體量身定制患者照護，特別是專注於預防性醫療。

醫療保健涉及各種類型的數據，從X光片到數位記錄。基於我們的MedLM研究，我們創建了Med-Gemini，這是一套專為醫療保健設計的新模型，利用Gemini強大的多模態和推理能力，並以去識別化的醫療數據進行微調。在我們發表的論文中，Med-Gemini在美國醫療考試風格的問題上獲得了91.1%的準確率，並展示了這些模型如何有效解讀3D掃描或處理複雜的臨床問題。

我們也在探索AI如何在診所中作為對話式診斷工具，透過我們的Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE)。這個AI系統旨在收集「臨床病史」，並提出聰明的問題以協助達成鑑別診斷，同時以同理心處理討論，即使是在專業領域中。

行動裝置和穿戴式科技是另一個令人興奮的領域，生成式AI可以利用步數和心率等數據提供個人化的健康與養生洞察。我們開發了Personal Health Large Language Model，這是Gemini的微調版本，可以分析感測器數據，提供關於個人睡眠和健身模式的洞察與建議。

AI正在全球改善健康成果

早期發現疾病可以對健康成果產生重大影響。在過去十年中，我們利用AI的影像和診斷能力，開發了幫助檢測乳癌、肺癌和糖尿病視網膜病變的模型。透過合作夥伴關係，我們現在正在臨床環境中擴展這些解決方案，幫助更多患者獲得及時且精確的篩檢。這在醫療資源有限、專家較少的地區尤其具有影響力。在未來十年，印度和泰國的合作夥伴計劃提供600萬次免費糖尿病視網膜病變篩檢，而Apollo Radiology International將使用我們的AI模型在印度提供300萬次免費的結核病、肺癌和乳癌篩檢。我們也在非洲致力於孕產婦健康，開發用於胎心監測的機器學習模型，以預測胎兒健康狀況，並探索其在資源有限環境中的應用。

我們也在構建使醫療保健更加普及的技術基礎。我們的Health AI Developer Foundations包括開放權重模型和資源，幫助開發者更有效率地打造醫療保健AI模型。由我們的Open Health Stack (OHS) — 一套開源工具，使開發者更容易創建下一代數位健康解決方案 — 驅動的解決方案已在非洲、南亞和東南亞應用，支援數百萬患者。

AI正在加速科學發現

醫療保健建立在科學基礎上，AI在資訊綜合和執行複雜推理任務方面的能力正在幫助我們探索加速科學和生物醫學發現的新方法。我們的AI共同科學家，一個基於Gemini 2.0的多代理系統，旨在成為科學家的協作工具。它旨在發現新知識，協助根據現有證據制定新穎的研究假設和提案，並針對特定研究目標進行定制。它已在急性髓系白血病藥物再利用、肝纖維化新治療目標建議，以及解釋與抗菌素抗藥性相關的水平基因轉移機制等領域展現了潛力，每個領域都是一個複雜的挑戰。

我們看到AI在推動科學進步以及使醫療保健更個人化和普及方面的巨大潛力。將研究突破轉化為現實世界影響的週期正在加速並擴大。我們致力於以負責任的方式進行這項工作，與全球合作夥伴合作，並分享我們的研究 — 僅在2024年，我們就發表了超過50篇關於尖端健康研究的論文，並剛剛發布了我們的2025年健康影響報告。我們相信AI將繼續推進醫療保健和科學，造福數十億人。