医療検索テクノロジーはGoogleアルファベットとビッグデータに依存しています

医療検索テクノロジーはGoogleアルファベットとビッグデータに依存しています

米国は、機械学習などの人工知能技術が日常生活を形作る上でどのように主要な役割を果たすかについて、より多くを学んでいます。 どうやらグーグルは医学的症状に関する検索を重要だと見なしているようだ。

医療サービスの新しい形式の構造データと同様に、医療検索テクノロジーの利用は急速に拡大しています。 人工知能の1つの側面は、環境、事故、実際のユーザーエクスペリエンスから学び、医療診断を求める個人を支援できるGoogle Alphabetを使用して、機械を構築し、テクノロジーを進歩させる取り組みです。 これは、Googleのインテリジェントな医療検索エンジンを利用しています。 多くの研究とテストは、正しい道と正しいブレークスルーを見つけることになります。 GoogleのCEOであるSundarPichai ****は、4月に株主に宛てた毎年恒例の創設者レターで、次のように述べています。気候変動や癌の診断などの課題。」

彼は、音声検索、翻訳ツール、画像認識などの例を引用しました。 彼は、Googleの科学者が、時間の経過とともに改善し、人類にとってますます有用で役立つ製品を構築するためにどのように取り組んでいるかについて話しました。 Googleは、食べ物、水、頭上の屋根とともに、EAT基準を満たす健康関連のコンテンツをランク付けするために懸命に取り組んでいます。

米国のインターネットユーザーは、実際の状態だけでなく、医学的症状を整理するためにGoogleを検索できるようになりました。 多くの医学的回答は、GoogleSERPの特集スニペットでクリックを獲得します。 グーグルに病気の診断を手伝ってくれるよう頼む人の数は驚くべきことかもしれませんが、グーグルのモバイルサイトとそのiOSおよびAndroidアプリには、医学的症状に関する情報を追跡することを提案する機能があります。 個人は、病状を検索する代わりに、「ドキドキする頭痛がする」などの特定の症状を検索できます。

次に、Googleは潜在的な病状の概要、医師が提案する可能性のある治療法、オンラインで追加情報を取得する方法、および検索者がどのタイプの医師に頼ることを提案するかについて説明します。

歴史的に、ウェブ検索者が医学的病気の詳細を求めたとき、Googleは通常、検索エンジンの結果ページ（SERP）でWebMD、メイヨークリニック、MedlinePlusなどの専門サイトを提供していました。 ユーザーの即時性への渇望に応えてGoogleクイックアンサーに移行することで、検索クエリへの回答を得るためにビッグデータから抽出された情報のページやページをふるいにかける必要がなくなりました。 要約されたソース情報を1か所で検索して読み取ると、検索が簡単になります。 音声検索が急成長した場合、時間の経過とともに検索クエリが長くなることに起因するWeb検索の割合が高くなると予想される可能性があります。

医療エンドユーザー産業向けの人工知能市場の驚異的な成長

ビッグデータと人工知能は医療に革命をもたらしています。

2016年11月の市場調査レポート「テクノロジー別の人工知能市場（ディープラーニング、ロボティクス、デジタルパーソナルアシスタント、クエリ方式、自然言語処理、コンテキスト認識処理）、オファリング、エンドユーザー産業、地理– 2022年までの世界予測」は、世界の人工知能市場が2022年までに160億6000万米ドルの価値があると予測されていることを明らかにしています。これは、「Markets and Marketsによると、2016年から2022年までのCAGR 62.9％での成長率です。

この莫大な投資は、治療中に恩恵を受ける患者、このテクノロジーを採用した高度な医療サービス/デバイス、およびWebサイトに医療オントロジーを正しく実装する患者に利益をもたらすと予測されています。

2016年8月4日のArtificialIntelligence Will Redesign Healthcareというタイトルの記事で、Medical Futurist *は、デジタル空間で生成および保存されるデータの量が増加するにつれて、デジタル容量が拡大することを指摘しています。 「利用可能なデジタルデータの量は驚異的なスピードで増加しており、2年ごとに2倍になっています。 2013年には4.4ゼタバイトを網羅していましたが、2020年までに、デジタルユニバース（毎年作成およびコピーするデータ）は44ゼタバイト、つまり44兆ギガバイト（！）に達すると述べています。

GoogleAnswersは医学的症状のクエリを検索します

Googleは、モバイルデバイスの世界のユーザー向けに、医療症状チェッカーと呼ばれる新機能を発表しました。これは、医療の病気や病気に関する有用な情報をWebから取得するのに役立ちます。

GoogleのAPIは、医療分野での役割を前進させている多くの新しい革新的なアプリケーションを先導しています。 今週米国でユーザーが医学的症状についてGoogle検索クエリを実行すると、関連する状態のリストと自己治療オプションに関する情報が表示されます。

特にGoogleAMP （Accelerated Mobile Pages）が検索のコアに組み込まれるにつれて、音声認識を使用し、ビッグデータに依存するモバイル検索の数が増えています。 個人がしなければならないのは、結果を見るために医学的症状のクエリでスマートフォンに話しかけることだけです。 Googleによると、「関連する症状（「頭痛」、「片頭痛」、「緊張性頭痛」、「群発頭痛」、「副鼻腔炎」、「風邪」）のリストが表示されます。 「頭痛」のような個々の症状については、自己治療の選択肢と医師の診察が必要となる可能性のある情報とともに、概要の説明も提供します。」

この背後にある目的は、参照されている症状に関連する健康状態に関する有用な情報を見つけて探索するためにGoogle検索を利用する人々を支援することです。 これは、「Webでより詳細な調査を行ったり、医療専門家に相談したりできるようになる」ための簡単な方法です。 この技術はしばらくの間開発されてきました。 GitHubは、「米国英語のデータは/ spirit_recognition / socketsphinx-data / en-US /に保存されている」と述べています。

Googleの研究によると、「Googleの人工知能は科学と工学の深い課題を提起し、主要な会議や（医学）ジャーナルでの技術的な講演や出版を通じて、より幅広い学術研究コミュニティに貢献できるようになります。」

この記事の読者に役立ついくつかの基本的な定義をカバーしましょう。

Googleアルファベットとは何ですか？

ウィキペディアによると：

「AlphabetInc。（一般にAlphabetと呼ばれ、非公式にGoogleと呼ばれることもあります）は、2015年にGoogleの親会社として、また以前はGoogleが所有していた他のいくつかの会社として設立されたアメリカの多国籍企業です。 GoogleのAlphabetへの再編成は、2015年10月2日に完了しました。Alphabetのポートフォリオには、テクノロジー、ライフサイエンス、投資資本、研究など、いくつかの業界が含まれます。 その子会社には、Google、Calico、GV、Google Capital、X、GoogleFiberなどがあります。 Alphabetの子会社の一部は、Googleを離れてから名前を変更しました。つまり、Google VenturesがGVになり、 Google LifeSciencesがVerilyになりました。」

ベリリーライフサイエンスとは何ですか？

ウィキペディアによると：

「VerilyLifeSciences（以前のGoogle LifeSciencesはAlphabetInc。のライフサイエンス研究を専門とする研究組織です。この組織は、2015年8月10日にSergey Brinが独立することを発表するまで、以前はGoogleXの一部門でした。 Alphabet Inc.の子会社。この再構築プロセスは2015年10月2日に完了しました。2015年12月7日、Google LifeSciencesはVerilyに名前が変更されました。」

高度な医療検索

人工知能を使用して医療検索を進めるために、さまざまなアプローチが登場しています。サブフィールドの1つは、パターン認識と呼ばれています。 人工ニューラルネットワークを利用して、強化学習、ビッグデータからの統計的推論、確率的機械学習を行います。 教師あり学習と教師なし学習の両方での多くの試行とテストは、より良い技術と改善されたシステムにつながります。

「真にインテリジェントなシステムを構築する上での進歩は、一般的にテクノロジーの進歩に依存します。 そして最近まで、十分に高速なコンピューターや、それを実行するのに十分な大きさのデータセットはありませんでした。 そのため、特定の問題を取り上げて、それを多くのマシンに分散させることができることは、私たちの研究をより速くするため、非常に重要なアプローチです」と、Googleの機械学習：乱雑な世界の意味を理解するで述べています。

Googleの症状はモバイルデバイスのみを検索しますか？

いいえ。ただし、Googleはモバイルウェブへの投資への取り組みを繰り返し復活させました。 したがって、Google SymptomsSearchが何よりもモバイルエクスペリエンスとして設計されていることは驚くべきことではありません。 すでに、モバイルは大多数のサイトの主要なトラフィックソースです。 過去と現在の両方で、Googleの開発者は、パブリッシャー、パートナー、およびエコシステム内の他の開発者と緊密に協力して、モバイルWebをよりスムーズで迅速なユーザーエクスペリエンスにするのを支援しています。 Googleがニュースパブリッシャーと協力してオープンソースイニシアチブとして今年立ち上げたAcceleratedMobile Pages（AMP）プロジェクトを考えてみてください。これは、ニュースパブリッシャーがモバイルファーストの世界向けのコンテンツを作成するのに役立ちます。

したがって、答えは、長期的には、モバイルデバイスの人々によって最も頻繁に使用される可能性があるということです。

ヘルスケアにおける人工知能の最も広く認識されているアプリケーションは、データ管理です。 それだけで、それを収集し、保存し、正規化し、その祖先を追跡する必要があります。 そして、それは既存の医療システムに革命をもたらしています。 Google Deepmind Healthプロジェクトは、医療サービスを改善するために医療記録のデータを調達するために使用されます。 患者にとっての主な利点は、それがより速いことです。 医療検索もこれまで以上に患者のレビューに依存しています。

医学的症状の支援のためにウェブに目を向ける

国立補完統合衛生センターは、「補完医療アプローチ（補完代替医療と呼ばれることが多い）に関する情報を含む、健康関連のリソースを提供するWebサイトの数は毎日増えています」と述べています。 また、インターネットで見つけた健康情報を評価するときは、インターネットユーザーに注意を促す必要があります。

さらに、ホワイトハウスは2016年5月3日に、「人工知能の未来への準備」というタイトルの記事のトピックについて書いています。 「今日のAIは、狭くて特定のタスクに限定されており、人間が示す一般的で適応性のあるインテリジェンスのようなものではありません。 それにもかかわらず、AIの世界への影響力は高まっています。 私たちが見た進歩の速度は、ヘルスケアから画像や音声認識に至るまでの分野に幅広い影響を及ぼします。 ヘルスケアでは、大統領の精密医療イニシアチブとCancer Moonshotは、AIを利用して医療データのパターンを見つけ、最終的には医師が病気を診断し、患者のケアと健康状態を改善するための治療法を提案するのを支援します。」**

Googleの症状検索がアルファベットとビッグデータにどのように依存しているか

医学における人工知能（AI）は、研究分野では比較的新参者です。 それは、最新の表現およびコンピューティング技術を専門医の洞察力と統合して、ヘルスケアを進歩させるためのツールを生み出します。 次のステートメントは、この形式のインテリジェンスが最高の開業医を増強するためにどのように必要とされるかを示しています。

healthinformatics.comによると、「医学はテクノロジーが非常に必要とされている分野です。 最高品質の医療に対する私たちの高まる期待と、これまで以上に詳細な医療知識の急速な成長により、医師はそれぞれの症例に専念する十分な時間がなく、彼の分野の最新の開発に追いつくのに苦労しています。 時間の不足のため、ほとんどの医学的決定は、医師の支援された記憶に依存する症例の迅速な判断に基づいていなければなりません。 まれな状況でのみ、特定の症例に最新の知識がもたらされることを医師（および患者）に保証するために、文献検索またはその他の広範な調査を行うことができます。」

また、診断支援においてAlphabetが果たす可能性のある役割についても説明します。 「患者の症例が複雑であるか、まれであるか、または診断を行う人が単に経験が浅い場合、エキスパートシステムは患者データに基づいて可能性のある診断を思い付くのを助けることができます。」

AIは生のビッグデータを調べてから、データ内の関係を仮定するように努めます。 ランクブレインは、その学習システムの優位性と、それらの関係の非常に複雑な特性をどのように生成できるかについて、作成者でさえ驚いています。 その結果、人間が理解できる概念をよりよく発見して一致させることができます。 Googleの症状検索は、治療を受けるための決定またはアプローチの基礎となる信頼できる情報を求めてWebを利用する個人に迅速な回答を提供します。

2016年6月21日に投稿されたCNETのビデオ「Googleの症状検索はあなたを診断するのに役立ちます」をご覧ください

AIインテリジェント医療検索エンジンはどのように機能しますか？

ウィキペディアによると、医療検索にWebを使用するすべての人が、使用する適切な検索キーワードを知っているわけではありません。 簡単にするには：

1つ目は、インタラクティブなアンケートベースのクエリインターフェイスを使用して、ユーザーが状況に関する最も重要な情報を提供できるようにガイドします。 ユーザーは、キーワードクエリを入力するのではなく、症状を選択して質問に答えることで検索を実行します。

第2に、医学的知識（診断決定木など）を使用して、ユーザーの質問に対する回答から複数のクエリを自動的に形成します。 これらのクエリは、検索を同時に実行するために使用されます。

第三に、さまざまなヘルプ機能を提供します。

FDAの支援的関与

GoogleとAppleはどちらも、一般の人々が利用できる健康アプリの品質を保護するために前進しています。 これらはPokemonGoのようなゲームアプリではありません。 誤解を招くまたは低品質の健康アプリは、実際の人々に実際の害をもたらす可能性があります。 たとえば、Appleは、「不正確なデータや情報を提供する可能性がある、または患者の診断や治療に使用される可能性がある」コンテンツをチェックすることにより、公開されたアプリを慎重に監視しています。

おそらくより重要なこととして、米国食品医薬品局（FDA）は、現在規制しているものの公開リストを含む、モバイル医療アプリケーション（MMA）のガイドラインを設定することにより、主導的な役割を積極的に受け入れています。

基本的に、アプリでモバイルデバイスが医療機器の機能を実行できる場合、FDAは、このように使用されるアプリが、生命を保護し、成長する健康アプリ業界を統治するための監督下にあることを確認したいと考えています。 1つの利点は、セーフティネットが組み込まれていることを知っているユーザーが保護されていると感じることができることです。

現代のテクノロジーはどのように医療成果を予測しますか？

Dave Gershgornは、Quartzに関する2018年1月27日の記事を公開し、Googleは460億のデータポイントを使用して入院患者の医療転帰を予測しています。患者の人生が病院を通過する可能性、退院して再入院する可能性、および最終的な医療診断などの医学的結果を予測する競合他社。

調査の根拠として、Googleは216,221人の成人の匿名化されたデータを取得し、個人間で累積された460億を超えるデータポイントを取得しました。 患者データは、カリフォルニア大学サンフランシスコメディカルセンター（2012年から2016年）とシカゴ大学医学部（2009年から2016年）の合計11年間に及びました。 グーグルは、他の人が医学的結果を予測するために現在依存している従来のモデルよりも大幅に改善されたと述べた。 眉をひそめているのは、現在の方法の24〜48時間前に患者の死亡を予測するGoogleの機能です。これにより、医師が救命処置を行う時間を確保できる可能性があります。

よく知られているGoogleHealth and Healthcare Projectsとは何ですか？

つい最近、Googleは、さまざまな部門とビジネスパートナーシップを通じて、さまざまな健康およびヘルスケアプロジェクトを実施しています。 より広く認識されているものは次のとおりです。

•病院の救急サービスに侵入するアプリケーションの作業が進行中のGoogleGlass。

•糖尿病の監視を容易にするための小型の使い捨てセンサー。

•患者の診察の合間にリアルタイムの臨床試験データを収集するリストバンドモニター。

•HIPAA準拠のWebクラウドプラットフォーム。

•ビッグデータに依存するベースライン研究と呼ばれる遺伝学的および分子的研究。

•癌および神経変性の薬物研究。

•英国の国民保健サービスで、臨床スタッフが急性腎障害の症例を検出するのを支援します。

•米国心臓協会との心血管疾患を予防する手段の開発。

•Biogenで多発性硬化症を治療するためのウェアラブルセンサーに取り組みます。

病院と医療におけるAIの未来

医学検索技術の進歩に近い個々の研究者や科学者は、物事が急速に進んでいるという息を呑むような感覚の一部です。 医療と究極の生活を改善することができるGoogleアルファベットの改善でますます優れたものを作成するGoogleの能力の進歩は現実です。 Google Alphabetのファンドマネージャーは、「遠隔医療、ゲノミクス、人口の健康、慢性疾患の管理など、MedTech、バイオテクノロジー、デジタルヘルスの機会をターゲットにしている」と述べています。

インテリジェンスは、私たちが簡潔で特異な方法で定義することに成功するようなものにはなりません。 すべてが美しく調整され、連携して機能するのは、実際にはさまざまな機能のこの全体の組み合わせです。 長期的な将来を予測することは非常に困難です。 誰も本当にそれをすることはできません。 そして、悪いことは、現在最もうまく機能しているものをすべて取り、将来が永遠にそのようになると想定することです。

Pharm Execによると、「Verilyは、Alphabetの従来の操舵室にぴったり合うデータ駆動型プロジェクトにも関わっています。 ベースラインは、健康な人がどのように見えるかの包括的なスナップショットを作成します。 また、学術病院、医師、大学、患者から情報を収集して研究者が簡単にアクセスできるようにするという幅広い野心を持って、いわゆる「人間システム生物学のGoogle」を構築しています。」

医学的検索は、患者が現在の治療をよりよく理解するのに役立ちます

すべての医療検索クエリが、健康の観点やセルフケアを目的としたものであるとは限りません。 「医師と患者のコミュニケーションに対する患者の質問の科学的表現と感情的表現の影響」というタイトルの興味深い議論が、2015年11月25日にNIH.gov ***によって投稿されました。 治療を行う医師が使用する医学用語をよりよく理解するためにインターネットを利用する人がいる理由についての洞察が得られるかもしれません。

医師は彼らのニッチの専門家であり、多くの場合、素人の言葉で医学的症状やケアを説明するのを助けることに直面するかもしれません。 この記事の結論は、「医療専門家向けのコミュニケーショントレーニングは、特定の状況における患者のコミュニケーションスタイルとニーズを認識するというこの問題に対処し、医療専門家にそれらの側面を適切に考慮する方法を教えることを目的とする可能性があります。 さらに、コミュニケーショントレーニングは、医療専門家に、個々の治療上の健康の概念と、コミュニケーションの状況における結果としての影響を認識させる必要があります。」

Googleはユニークで新しい医学的症状の質問に直面しました

カリフォルニアを拠点とするGoogleの巨人は、システムがこれまでに見たことのないクエリの1日平均15％に直面しているため、この方向に進む理由を簡単に理解できます。 たとえば、「出血を止める方法」などのあいまいなクエリを処理する場合、すぐに回答を提供することが非常に重要になる場合があります。 Google Alphabetの使用は、検索エンジン間で他のテクノロジーとは異なります。 検索の最先端を維持することはGoogleの中心であり、システムをより賢くし、検索者が医療クエリへの応答方法を解読する際に即時性が必要であることを示すあいまいなクエリをより適切に処理できるようにすることは、ユーザーに焦点を当てています。 これは、現在主にモバイルデバイスを使用して検索している時間に飢えたユーザーのために、Googleが毎日クエリに回答するという仕事に対応する方法の1つです。

「それは非常に注意深く監視されています。 他のシグナルは、すべて情報検索の人々が持っていた発見と洞察に基づいていますが、学習はありません」と同社の上級研究科学者であるグレッグ・コラードは述べています。 また、2016年10月15日、 GoogleがAI Machinesに有利なWeb検索を提供する記事から、Googleが新しいビッグデータを大量にフィードすることで検索システムを一時的に更新し、新しい概念と新しいクエリフォームで推論を改善できることがわかりました。

広告URLをWebサイトタイプに置き換えるFDAの目から見たGoogleAdWords医療広告

なぜグーグルが医者を演じているように見えるのか疑問に思う人もいるかもしれませんが、検索の巨人はFDAの監視下にあります。 Googleが表示URLをWebサイトの「タイプ」に置き換える理由について、Twitterで質問が浮上しています。 簡単に言えば、FDAはGoogleにこれらの広告にウェブサイトの種類のラベルを付けることを要求しているということです。 グレン・ガベは、FDA違反の例を示す昨年の記事を指摘しています。「広告がクリックされると、ユーザーはブランドのWebサイトに誘導されます。 広告にはwww.disease-state-info.comが表示されていますが。 「バニティURL」はブランドのウェブサイトにリダイレクトされます。 製薬会社以外では、この方法でリダイレクトを使用することは、Googleの広告ポリシーに違反します。」 すべての有料検索マーケティング戦略チームは、完全に評価され、広告フォーマットなどの医療法および規制ポリシーに従い、FDAのガイドラインを満たす言い回しを使用する方法を知っている必要があります。 CMIが発行した記事を読んでください：医療広告フォーマットのGoogle広告ポリシーの更新。

一般開業医ではなく複雑な手術を担当する外科医が必要な場合と同様に、有料検索URLパラメータの作業は、それを完全に理解している専門家のみが実行する必要があります。 URLパラメータは、サイトのURLごとに動的に入力される値です。 たとえば、グローバル市場を持つeコマースWebサイトの所有者は、さまざまな地域で提供されるWebページを区別するCountryパラメータを設定できます。 Google検索コンソールのセクションでは、ウェブマスターがURLについてGoogleに指示することができます。 URLパラメータを誤って設定すると、SEOが破壊される可能性があります。

さらに、デューク大学とスタンフォード大学の倫理委員会は、収集した情報をどのように活用する予定であるかをレビューします。

病院と医療におけるAIの未来は何ですか？

医学検索技術の進歩に近い個々の研究者や科学者は、物事が急速に進んでいるという息を呑むような感覚の一部です。 医療と究極の生活を改善することができるGoogleアルファベットの改善でますます優れたものを作成するGoogleの能力の進歩は現実です。 インテリジェンスは、私たちが簡潔で特異な方法で定義することに成功するようなものにはなりません。 すべてが美しく調整され、連携して機能するのは、実際にはさまざまな機能のこの全体の組み合わせです。 長期的な将来を予測することは非常に困難です。 誰も本当にそれをすることはできません。 そして、悪いことは、現在最もうまく機能しているものをすべて取り、将来が永遠にそのようになると想定することです。

すべての健康データがどこから収集されているのか疑問に思われる場合は、健康フィットネスバンド、体重計、心臓および血圧モニターなどの接続デバイス、および改善されたデジタル健康記録への着実な移行での着用の激怒を考えてみてください。 Googleは、スマートウォッチ用のAndroid Wear OSであろうと、糖尿病患者の血糖値を計算するスマートコンタクトレンズを製造するノバルティスとのプロジェクトであろうと、大きな役割を担っています。

情報を分析するための新しい形の人工知能は、現在ニュースを急増させています。 立ち上げ時に、Verilyは、機械学習におけるその主導的な役割について話しました。これは、膨大な量のデータを処理して、新しい洞察の最前線に立つ可能性のあるパターンを発見するAIプロセスです。 機械学習は、理論を証明するために関連するデータを探す代わりに、圧倒的な量のデータに基づいて理論を促進します。 スキーママークアップはAIに依存しています。 あなたが全国的な医療機器会社である場合、ローカルビジネススキーマは検索エンジンが各場所がどこにあるかを理解するのに役立ちます。

AIは以前のヘルスケアでより良くなりました：

• 診断と処方の自動化。
• 病気の早期発見。
• 効率的で費用効果の高い患者データのスクリーニング。
• 外来患者の予後のモニタリング。

あなたのヘルスケアビジネスは、真に競争力を持つために機敏なマーケティングアプローチを必要とします。 B2Bヘルスケアビジネスには、調整されたマーケティング戦略が必要です。

病院と医療のためのAIに関するウィキペディア

人工ニューラルネットワークの過去および現在の使用は、EMRソフトウェアでのコンセプトプロセッシングテクノロジーの使用など、医療診断を支援するための臨床意思決定支援システムに貢献しています。

ウィキペディアは、この使用が次の分野で拡大することを示唆しています。

人工知能によって実行される可能性のある医学の他のタスクには、次のものがあります。

•医用画像のコンピュータ支援による解釈。 このようなシステムは、コンピュータ断層撮影などのデジタル画像をスキャンして、典型的な外観を探したり、病気の可能性などの目立つ部分を強調したりするのに役立ちます。 典型的なアプリケーションは、腫瘍の検出です。

•心音分析。

•Watsonプロジェクトは、この分野でのAIの別の使用法であり、癌患者の医師に提案するQ / Aプログラムです。

•高齢者介護用コンパニオンロボット。

インターネットユーザーは、医療アドバイスに行くためにボットを検索するようになります

米国だけでも、検索ボットは急速に多くの個人の頼りになる医療の瞬間的な参照ソースになりつつあり、成人のインターネットユーザーの75％近くが過去1年間にオンライン情報を入手しています。 結局のところ消費者であるこのユーザーの要求に応えて、Googleは最近、医療検索クエリのナレッジグラフの結果を拡張しました。 その努力は、健康関連の回答の質を合理化および開発することです。 Googleマイビジネスのリスティングが完全に最適化されている場合、ビジネスはより適切に表示されます。

デスクトップ検索とモバイル検索は、400を超える病状と組み合わされ、非常に堅牢な詳細を提供する豊富な知識グラフの結果が返されます。 これらは、追加情報とともに、潜在的な症状と一般的な治療オプションをカバーしています。 このアップデートは、現時点では医師に電話をかけない医療アドバイスを求めるインターネットユーザーに歓迎されていますが、オーガニック検索と有料検索の両方の分野でウェブサイトの可視性とウェブトラフィックを最適化するサービスを提供するデジタルマーケターのタスクを複雑にする可能性があります。

医療検索テクノロジーには、人工知能を活用してテキストと知識ベースを含める幅広いセマンティック検索が含まれています。 これは、検索プロセスのさまざまな部分を参照できる「意味のある検索」に依存しています。たとえば、検索クエリを理解し（利用可能なビッグデータコンポーネントで完全に一致するキーワードを見つけるのではなく）、データを理解し、意味のある方法で知識。 医学研究は、次のような高度な問題を考慮に入れた基本的な技術、具体的なシステム、およびベンチマークに焦点を当てています。 ランク付け、索引付け、基本的な自然言語処理技術、オントロジーのマッチング、マージ、および推論。

医療のニッチで尋ねられる上位の質問に対する回答を準備し、Googleアシスタントが回答を提供できるようにします。 さらに、 Google Nowは、医学的な質問を支援できる一種の個人的な支援者です。

Verily Life Sciences LLCは、秘密主義のGoogle Alphabet Inc.のスピンアウトが年末までにサウスサンフランシスコへの移転に向かうため、今年の第1四半期に45人以上の新しい従業員を雇用しました。 この魅力的で非常に進歩している分野への新規参入者は、ウェブ上にたくさんの新しい記事が登場するのを見つけるでしょう。

これが一人の医師がそれについて言わなければならないことです。 家庭医学の医師であり、フェローシップの訓練を受けたスポーツ医学の専門家であるファイサルアルアリム医学博士は次のように述べています。 正直に言いましょう。 これは電子世代であり、人々は自分の健康や自分たちの生活に影響を与える可能性のある他のほとんどすべてのことについてオンラインで調査しています。 したがって、このGoogleの症状検索の機能強化は双方にメリットがあります。 患者として、基本的で正確な情報を持って予約に到着すると、医師がより正確な診断を下すのに役立ちます。」 彼の完全な記事のタイトルを読んでくださいGoogleの強化された症状検索はあなたにどのように影響しますか。

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さらに、最高の医療検索エンジンをチェックしてください。 それはそれ自体を次のように呼んでいます。「一般市民と医療専門家のための医学と健康の検索エンジン。 高品質の医療サイトを優先しながら、Googleの力を利用しています。 Health Information Science and Systemsによる、ヘルスケアの約束と可能性におけるデータ分析についての素晴らしい読み物があります。

「最近、Googleは拡大し、医療技術の研究に移行しました。 ほんの数ヶ月前、この技術の巨人はノバルティスと提携して、ブドウ糖測定スマートコンタクトレンズのライセンスを取得しました。 同社は最近、アンチエイジング研究会社であるCalicoと、個人の遺伝子検査を提供する会社である23andmeの一部も購入しました。 現在、Googleは、ナノ粒子を使用して癌や心臓発作を検出するウェアラブル診断デバイスの開発を目指しています。」 – medgadget.com

「ハイテクの存在の大部分、つまり医学の侵入は、長い間延期されています。 医学の技術の状態は時代遅れで哀れなものであるため、Google、Intel、Microsoft、Apple、Qualcomm、IBMがそれに参入していることは非常に論理的です。 それらはすべて今これに入っています。 バイオテクノロジー、医療、テクノロジーの未来は融合しつつあります。 歩数のカウント、人工知能、バーチャルリアリティ以上のことを行う医療用センサーでそれを確認しました」とトポル氏は述べています。 「これらすべてが医学に大きな影響を与えるでしょう。 それは自然な進化です。」 – Dr. Eric Topol、Scripps Translational ScienceInstitute所長

「現在、私たちは臨床医との信頼関係を築き、医師や看護師と協力して設計することに注力しています。 最終的に、DeepMindは、機械学習テクノロジーをヘルスケアに導入したいと考えています。 約15人の新しい部門は大幅に成長します。」 –DeepMindを共同設立したMustafaSuleyman

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Additional Articles on Medical Search Technology

• 5 Ways AI is Changing Healthcare published June 8, 2016 by World Health

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• 5 ways Artificial Intelligence is Changing the Face of Healthcare published March 10, 2016, by Health Care Drive

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• Google Life Sciences Rebrands As Verily, Uses Big Data To Figure Out Why We Get Sick , published December 17, 2015, on Fast Company

• Google X's “Baseline Study” Applies Big Data Techniques to Healthcare published on July 25, 2014, by ARS Technica

まとめ

Within the paid search landscape for those in the medical niche, rising competition among top-funnel searches may drive AdWords account managers to increase visibility on lower-funnel searches, targeting people who are seeking treatment options rather than broader medical condition-related information. We are interested to watch and learn if and how Google further monetizes the Knowledge Graph; it now offers three tabs where potential Product Listing Ads (PLAs) could be placed. and perhaps even the opportunity for websites to sponsor curated content within the Knowledge Graph itself.

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* https://medicalfuturist.com/artificial-intelligence-will-redesign-healthcare/

** https://www.whitehouse.gov/blog/2016/05/03/preparing-future-artificial-intelligence

*** https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26607233/

**** https://www.blog.google/inside-google/alphabet/this-years-founders-letter/