谷歌也扛不住了：醫療AI探索再遇重挫，科技公司們節節敗退

2021年6月20日

又一科技巨擘，在醫療AI行業面前鎩羽而歸。

一度被視作裡程碑式項目、准備借助AI在醫療領域“火力全開”的谷歌健康，被美國媒體BI曝光正陷入重重危機之中，不得不大規模裁員重組。

此時，距離谷歌當初合並DeepMind健康業務、成立健康部門，並挖來蓋辛格醫療中心CEO領軍僅僅過去了三年時間。

當初IBM的沃森醫療陷入困境被群嘲，沒想到谷歌也逃不過類似的命運。

實際上，國內諸多的明星AI獨角獸，也相繼陷入了裁員、倒閉、資金鏈斷裂……等等窘境之中。

醫療AI賽道全球范圍內的大潰敗還在繼續。

谷歌健康，“雷聲大雨點小”

2018年11月，谷歌成立谷歌健康部門（Google Health），合並了DeepMind旗下的健康部門DeepMind Health、和負責推進“Streams”醫療APP的團隊。

對於部門合並，DeepMind創始人表示，這將是一個“重要的裡程碑”。

而當時的輿論媒體，對於谷歌健康也非常看好。

據Forbes當時發表的一篇文章預測，谷歌健康將會在醫療健康的5個領域大展身手：

促進家庭健康，包括管理用戶健康狀況、監控獨居老人等；

通過運輸解決醫療保健問題，包括自動駕駛業務對醫療領域的支持；

利用大數據對抗疾病，通過算法讓人們更容易獲取健康信息；

發明下一代可穿戴設備和跟蹤器，擴大相關市場份額；

成為醫療AI的領導者，將AI引入醫療保健中。

沒錯，當時媒體普遍認為，在AI領域已經成為巨頭的谷歌，同樣能將AI完美地應用到醫療中，並實現“引領行業”的目標。

加上谷歌還從蓋辛格醫療中心挖來了David Feinberg就任主管，後者是全美最好的成人專科醫院之一。

有著UC伯克利學歷加持的David Feinberg，曾經主持了整個賓夕法尼亞衛生系統Geisinger的成立，並統一了這個系統在醫療領域的各個分散項目。

當時，行業普遍認為，David Feinberg的加入能讓谷歌在醫療健康領域如虎添翼。

但現實情況是，直至2021年，谷歌與醫療AI相關的創新業務也沒有做起來。

谷歌最新一期2021 Q1季度財報顯示，谷歌包括人工智能DeepMind、智能醫療Verily在內的創新業務，仍然處於虧損狀態。

具體到業務上來看，一項名為糖尿病視網膜病變篩查的業務，一直是谷歌健康對醫療AI重點宣傳的核心。

谷歌此前發表在《美國醫學會期刊》（JAMA）上的研究顯示，AI算法在這一研究中起到的作用極大，使得這一工具的准確率達到了90%，理論上幾秒就能出結果，“足以和眼科專家的診斷結果相媲美”。

然而，這一工具在實際應用中卻出現了“水土不服”的情況。

2020年，谷歌與泰國公共衛生部門合作，在泰國的11所診所安裝了這一工具。

由於算法對檢查照片的要求極高，導致准確率不如預期；此外，當地醫院的網絡信號不好，從上傳照片到出結果往往需要相當長的時間，病人更願意找醫生診斷。

即使如此，這次在重組時，David Feinberg還是宣傳了這一核心項目：

當我們在談“全球影響力”時，我指的不是收入，而是讓糖尿病視網膜病變篩查這樣的產品，在印度和泰國以外的其他世界地區也能得到推廣。

對於這次變動，David Feinberg回應：

這將提高部門的影響力和執行速度……我們重點考慮的不是營收。

消息傳遞的信號，其實已經非常明確——

谷歌這個成立近3年的健康部門，根本不賺錢。

這次的谷歌健康部門重組，再次把醫療AI推上了輿論浪尖。

AI公司在醫療賽道節節敗退

畢竟，不止是谷歌，知名科技公司的醫療AI業務，面臨重組、收購的情況還有很多。

國內某家在2017年B輪獲2億投資成為AI醫療影像領域亮眼明星的公司，還沒有挺到C輪就在2019年底左右面臨資金鏈斷裂。

醫療影像輔助診斷是當時醫療AI公司扎堆投入的領域。這家公司最大的賣點肺結節診斷，則是紅海中的紅海。

一家醫院接入4、5家AI肺結節診斷產品成了司空見慣，曾有影像醫師笑稱：

中國人的肺結節都不夠用了。

以免費提供的形式進入醫院只是一張入場券，遲遲找不到盈利路線的這家公司，靠燒錢最終無以為繼。

另一家知名AI獨角獸，雖然醫療不是全部業務，但之前聲勢浩大，一度前景光明，可最近也傳出收縮業務、相關團隊整組整組地調整。

IBM的Watson Health部門，是IBM佈局醫療AI的窗口，主要利用AI幫助醫院，保險公司和制藥商管理數據、輔助診斷。

但成立6年，年收入才為10億美元，佔公司總收入2%以下，至今尚未獲得盈利。然而之前，IBM光是收購Waston就花了40多億美元。

與谷歌健康幾百人規模不同，Watson Health在2016年甚至達到過一萬人的規模。

然而，據IEEE Spectrum統計，2011-2019年期間，IBM Watson與其他機構合作的25個具有代表性的項目中，卻僅有5個合作項目推出了AI醫療產品。

不僅如此，在2018年，Watson還被曝出給患者開錯了藥物，嚴重的話可能會致人死亡。

IBM的路線不是醫學影像，而是用NLP去理解醫學文本。就連圖靈獎得主Yoshua Bengio，也不看好IBM的這種模式，他認為：

在醫學文本文件中，人工智能系統無法理解其模糊性，也無法瞭解人類醫生注意到的微妙線索。

目前醫療AI公司落地情況

事實上，據動脈網調查，在醫療AI領域中，目前真正落地並成功上市的公司，基本都處在“大數據管理”和“語音錄入”這兩個方向。

然而，這兩個方向對於技術的要求，其實都與醫療本身沒有直接關系。

關系到患者隱私的臨床數據分散在各個醫院難以互通共享，是AI醫療發展面臨的最大障礙。

除了數據歸屬權問題，行業內目前也缺少數據的標准化規范，在訓練數據上的投入是AI醫療公司一大成本構成。

吳恩達2020年在斯坦福HAI研討會的演講中也分析過，醫療領域AI研究的算法難以投入到生產，因為以部分數據訓練出的模型，難以泛化到其他情況。

吳恩達的這話，多少有點反思的意味。

畢竟想當初，他可是最看好AI變革醫療的大牛之一啊。

所以醫療AI這件事，之前或許都太樂觀了。

你怎麼看？

附圖：△谷歌健康部門主管David Feinberg
△圖源：動脈網

資料來源：https://tw.news.yahoo.com/%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E4%B9%9F%E6%89%9B%E4%B8%8D%E4%BD%8F%E4%BA%86%EF%BC%9A%E9%86%AB%E7%99%82ai%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%86%8D%E9%81%87%E9%87%8D%E6%8C%AB%EF%BC%8C%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%85%AC%E5%8F%B8%E5%80%91%E7%AF%80%E7%AF%80%E6%95%97%E9%80%80-070128623.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cDovL20uZmFjZWJvb2suY29tLw&guce_referrer_sig=AQAAAIAJo6RyvAR-fbjyTvJiXDlKx1Y86j3IV8GomZbfHnPjfFfU3XKaZVCoJIVrXyzaZeTdmrHJbL14Kgej1_WzHugjoNsei24ErgEM2b9ri3nPuGjwlR3tL5ZkSBnNnshUIFKM7nE_UZEkLZu7_f4TikrHNrDUdT4RZc3m-tBK0J_q

【高雄仁武群聚造成新感染 屏東Delta社區驗6000多人未擴散】
指揮中心記者會重點：
■今日本土55例，境外1例，新增5例死亡。
■新北市23例，臺北市22例（以上82%）、桃園5例、高雄2例（明天至少會+2）、苗栗2例、屏東1例。
■27例為居家檢疫時驗出（新北13例，台北7例），28例為社區驗到案例（新北10例，台北15例）。
■下午4:40 Moderna疫苗41萬劑會到，包裝和美國贈送不一樣，每瓶10人分，雖然要-20度保存，但可放在2-8度C，使用期限30天。
■仁武群聚，鳳山大樓增加1例，但同住家人2位還沒列案號在同一戶。高雄市府做的很完全，對全棟居民146位全部PCR採檢陰性並且居家隔離；職場也匡列50名PCR陰性，41名居家隔離；鄰近商家檢驗35人PCR都是陰性。更外層鄰近社區245人快篩都陰性。指揮官表示之所以這樣做，是因為新案14872住在3樓，但7樓是仁武群聚的案例，因此擔憂全棟已經傳開，因此做的很大。且社區也做了環境的採檢35處陰性，清消完畢會再做一次，讓居家隔離者回家的時候會是一個安全的環境。
■屏東Delta群聚新增1案，是居家隔離時被驗出來的，對群聚擴張影響是沒有。屏東群聚境外2例、本土13例。
■6/24-29屏東積極篩檢往外擴，已篩檢6041人，5921人PCR陰性，檢驗中120人，目前無陽性，對社區威脅小。
■案14734相關的枋寮醫院感染，全院已經採檢316名工作人員、住院病患56人、陪病家屬20人全部PCR陰性。接觸者匡列377+23人，檢驗有1例陽性（案妻），其餘陰性，尚有143人檢驗中。
■5/16就函文各地方政府，授權公布確診個案公共場所活動史。5/17成立活動史回報群組，各縣市均加入。5/20、5/21、5/23、6/25均透過全國防疫會議，與各地方政府溝通足跡公布相關事宜，確定提報程序。早上要把要公布的足跡，先通知所涉相關地方政府和場所，接著要在群組回報，中央會幫忙上傳到統一的專區（#就只有台北市一直沒有上傳任何足跡，全國唯一）。
■批發市場防疫管理措施建議指引（平時）：做好人員健康管理、人流管制、手部衛生、個人防具、環境清消五大項目（細項請看圖）。
■批發市場因應確診案例（戰疫時）：做好風險對象管理（疫調匡列隔離）、風險區域管理（清消、篩檢）、營運降載三大項目。會實施到最後一名確診者離開市場14天為止。

Q&A：
■新的Moderna效期到明年1/6，封緘檢驗後會往更多對象群開放，會看這批250萬打的進度調整。
■社區關懷據點是否開放，一部分授權地方政府管理有限度開放。
■7/12前各場所開放指引會陸續制定出來。
■疫苗政策是要讓盡量多人先打第一劑，第二劑會看後續疫苗到貨速度補上。
■公布疫調是要由地方政府報上來，中央會協助整理在同一平台公布。
■桃園1例確診者，是台北市環南市場攤商自行居家快篩驗出，感謝他的警覺性。台北市批發市場疫調匡列之前做的不好，現在採九宮格匡列已經有改善。該攤商不在九宮格內但警覺到周邊有人確診因此篩出。
■感染源不明個案數目，會抓一個「必要疫調時間」（例如可能三天，三天內沒找到感染源才算不明）再來計算。
■很多國家把關鍵產業列為疫苗專業辦理，至於一般性政策大部分都是依照醫護、高齡、高風險的原則排下來（例如美國、英國都是）。
■高雄大量匡列同社區確診者，有人認為太強硬。部長說太強硬就說侵犯人權，太鬆就說有破口。至於高雄這起事件，因為不在同一樓層，發生新感染，兩戶沒有密切接觸，所以公共區域傳染有可能，因此所有人都在風險之下。錄影帶顯示，確診者沒有共乘電梯，#但有前後搭過同一台電梯。如果從公共區域而來的，強度就要比較強來做這件事，都有和區管中心和指揮中心討論。如果沒匡列到別層樓又確診，可能又有壓力在。因此部長自己也會這樣做。
■台積電向美國商務部表示希望協助採購疫苗，指揮中心樂觀其成。
■接種疫苗後1-13天內死亡通報12件，另1例為通報危及生命事件後死亡，75歲以上8例。
■記者問「有人說屏東感染推估75人」，這是用R0來算，但R0之外也要看Rt（在有NPI介入之下），因此這種粗糙的算法並不準。另外屏東群聚Delta株12例，1例病毒太低無法定序，2例定序中。
■北市仍有大量社區感染者（非匡列到的），部長表示有一部分還在疫調，大部分還能掌控。另外沒有所謂微解封，三級警戒「外帶不內用」是規範。
■北市建議商家拆掉中央實聯制QR code，改用台北自己的系統。副指揮官表示，推動實聯制後，很多商家就改成中央的版本了（比較好用）。
■民間造謠表示中央卡疫苗是「新蘇系勢力」導致，部長表示疫苗採購除了「掮客」和某些地方政府行文以外，都沒有政治人物來談，有說要來賣的，我們都一律要原廠證明或授權書。
■把所有的入境旅客都送到集中檢疫所和防疫旅館隔離量能是一定夠，但全部送到集中檢疫所14天以後會不夠，且要留備用量（應付地方疫情）。
■北農已知55例，22例在疫調中，只有一例是環南市場的。
■這次防疫有些因應經濟行為的管理措施，是7/12如果調整層級所必要的，包含餐飲業的指引。指揮官強調前提是「疫情有控制」、再來才是「符合指引有信心」，才會開放。要建立標章、核可、後續要能追蹤管理，到位才考慮開放。
■最近幾個群聚（如北農、Delta）控制有信心後，再來考慮職棒複賽。
■專家建議AZ+Moderna混打在台灣做臨床試驗，指揮官首次證實研究計畫已經在呈報核可中了。
■丁守中偷打疫苗，振興說是董事就造冊，指揮官強調有可能接觸人群的才能造冊。例如外包廠商是造冊來工作的，不是外包廠商的總經理。至於名單要由地方政府檢查。

應該這麼說：記錄顯示台北市上一次拿到中央分配總額 A 之中的 B 分之 C，這次中央預計發配 D，請將 D 乘 B 分之 C，即可預估本次可以分配的數量。

這麼複雜的算法，真是讓人傷腦筋，我文組。

⭐️「殖利率」是評估股票投資報酬的方法之一，但在計算時經常省略 #股票股利 或是不看配股，只算 #現金殖利率，這樣對很多「股現都配」的公司🏢(例如玉山金🏔和第一金🦁)，在比較殖利率的時候就不太公平，所以很多小尾巴就問：為什麼大家都只看現金殖利率？💰
🐦其實最大關鍵就在於單位不同，因為股票1元和現金1元雖然都是”元”，但實際的意義完全不一樣🙉，所以就產生了三種殖利率的算法，這一集就來算算看到底差在哪🤓
#1隻鱷魚加1支雞腿再除以1支雞腿🐊🍗
#真的可以這樣算嗎？😂🤔
#遇到全配股不配現的就GG了😰

(補充)
✅後來我們發現證交所也是採用「元元相加法」每日公告個股殖利率
根據證交所網頁下方第二點說明：
「2. 殖利率 = 每股股利／收盤價*100%，其中每股股利採用該公司近期每股配發之盈餘分配之現金股利(元/股) + 法定盈餘公積、資本公積發放之現金 (元/股) + 盈餘轉增資股票股利(元/股)為計算基礎。」
↓實際輸入2880華南金試算殖利率，結果確實是元元相加沒錯
https://www.twse.com.tw/zh/page/trading/exchange/BWIBBU.html

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咦 ? 塑膠明明就可以回收再利用，為什麼要減少塑膠使用呢 ?
塑膠星人又是怎麼一回事阿 ?? 塑膠真的會危害地球嗎 !!??
今天就來一探究竟吧😆 !

【題外話】
台灣雖然是號稱垃圾回收率高達50%，全球數一數二的回收資優生
但這個「垃圾回收率」的算法是將「收集到的可回收垃圾總重÷收到的垃圾總重」，回收物們有沒有成功被轉換利用或是妥善處理，並無法從這個數據得知噢！

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塑殺事件簿
https://goo.gl/gBHGeY
失控的海洋廢棄物──塑膠砌成的海龜墳場
https://goo.gl/9etqEP
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https://goo.gl/kpE2T1
　　
▶影片主要資料來源
Production, use, and fate of all plastics ever made
https://goo.gl/KdNvG3
The new plastics economy
https://goo.gl/xfw1d2
　　
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