医疗搜索技术依赖于 Google Alphabet 和大数据

医疗搜索技术依赖于 Google Alphabet 和大数据

美国正在更多地了解机器学习等人工智能技术如何在塑造日常生活中发挥重要作用； 显然，谷歌认为围绕医疗症状的搜索很重要。

医疗搜索技术的使用正在迅速扩大，医疗服务结构数据的新形式也在迅速扩大。 人工智能的一个方面是努力使用 Google Alphabet 构建机器和推进技术，这些机器可以从环境、事故和现实生活中的用户体验中学习，以帮助寻求医疗诊断的个人。 这利用了 Google 的智能医疗搜索引擎。 为了找到正确的道路和正确的突破，进行了大量的研究和测试。 谷歌 CEO Sundar Pichai **** 在 4 月份的公司年度创始人致股东信中说：“这是朝着创造人工智能迈出的又一重要一步，人工智能可以帮助我们完成日常任务和旅行，最终解决更大的问题。气候变化和癌症诊断等挑战。”

他列举了语音搜索、翻译工具和图像识别等示例； 他谈到了谷歌科学家如何努力开发随着时间的推移而改进的产品，使它们对人类越来越有用和有帮助。 除了食物、水和我们头顶的屋顶， Google 还努力对符合其 EAT 标准的健康相关内容进行排名。

美国互联网用户现在可以在 Google 上搜索帮助找出医疗症状，而不仅仅是实际情况。 许多医学答案在 Google SERP 特色片段中赢得点击。 虽然请求谷歌帮助诊断疾病的人数可能令人惊讶，但谷歌的移动网站以及它的 iOS 和 Android 应用程序现在都有一项建议追踪医疗症状信息的功能。 个人无需搜索医疗状况，而是可以搜索某种症状，例如“我头痛得厉害”。

接下来，谷歌提供了潜在医疗状况的摘要、医生可能建议的治疗方法、如何在线获取额外信息的线索，以及它建议搜索者求助的医生类型。

从历史上看，当网络搜索者寻找医疗疾病的详细信息时，谷歌通常会在搜索引擎结果页面 (SERP) 中提供专门的网站，例如 WebMD、梅奥诊所和 Medline Plus。 随着响应用户对即时性的渴望而转向 Google 快速解答，您不再需要筛选从大数据中提取的信息页面来获得搜索查询的答案。 在一个地方查找和阅读删节的源信息可简化搜索。 如果语音搜索以一种重要的方式起飞，那么随着时间的推移，我们可能会看到更多的网络搜索归因于更长的搜索查询。

医疗终端用户行业人工智能市场的惊人增长

大数据和人工智能正在彻底改变医疗。

2016 年 11 月市场研究报告“人工智能市场技术（深度学习、机器人、数字个人助理、查询方法、自然语言处理、上下文感知处理）、产品、最终用户行业和地理 - 到 2022 年的全球预测” ，显示，到 2022 年，全球人工智能市场预计价值 160.6 亿美元。根据 Markets and Markets 的数据，这一增长率“从 2016 年到 2022 年的复合年增长率为 62.9%。

这项巨额投资预计将为在医疗期间受益的患者、采用该技术的先进医疗服务/设备以及在其网站上正确实施医学本体的患者带来回报。

在 2016 年 8 月 4 日的一篇题为“人工智能将重新设计医疗保健”的文章中，医学未来学家*指出随着数字空间中生成和存储的数据量不断增加，数字能力也在扩大。 “可用数字数据的数量正在以惊人的速度增长，每两年翻一番。 2013 年，它包含 4.4 泽字节，但到 2020 年，数字世界——我们每年创建和复制的数据——将达到 44 泽字节，或 44 万亿千兆字节（！），它指出。

谷歌回答医疗症状的搜索查询

谷歌为移动设备领域的用户宣布了一项新功能，称为医疗症状检查器，它有助于从网络上提取有关医疗疾病和疾病的有用信息。

Google 的 API 正在引入许多新的创新应用程序，这些应用程序正在提升其在医疗领域的作用。 本周在美国可用，当用户对医疗症状进行谷歌搜索查询时，将显示相关条件列表和有关自我治疗选项的信息。

使用语音识别并依赖大数据的移动搜索数量正在增长，特别是随着Google AMP （Accelerated Mobile Pages）被纳入搜索核心。 个人所要做的就是对他们的智能手机进行医疗症状查询以查看结果。 谷歌说，“我们将向您展示相关疾病的列表（“头痛”、“偏头痛”、“紧张性头痛”、“丛集性头痛”、“鼻窦炎”和“普通感冒”）。 对于“头痛”等个别症状，我们还将为您提供概述描述以及有关自我治疗方案的信息以及可能需要就诊的信息。”

这背后的目的是帮助那些求助于谷歌搜索的人找到和探索与所引用的症状相关的健康状况的有用信息。 这应该是“达到可以在网络上进行更深入研究或与健康专业人士交谈”的快速方法。 这项技术已经开发了一段时间。 GitHub指出，“美国英语数据存储在 /speech_recognition/pocketsphinx-data/en-US/ 中”。

谷歌的研究指出，“谷歌的机器智能提出了深刻的科学和工程挑战，使我们能够通过技术会谈和在主要会议和（医学）期刊上发表文章，为更广泛的学术研究社区做出贡献。”

让我们介绍一些对本文读者有帮助的基本定义。

什么是谷歌字母？

根据维基百科：

“Alphabet Inc.（通常称为 Alphabet，通常非正式地称为 Google）是一家美国跨国企业集团，成立于 2015 年，是 Google 和其他几家以前由 Google 拥有的公司的母公司。 谷歌重组为 Alphabet 于 2015 年 10 月 2 日完成。Alphabet 的投资组合涵盖多个行业，包括技术、生命科学、投资资本和研究。 其部分子公司包括 Google、Calico、GV、Google Capital、X 和 Google Fiber。 Alphabet 的一些子公司在离开谷歌后改名了——谷歌风投更名为 GV，谷歌生命科学更名为 Verily 。”

什么是 Verily 生命科学？

根据维基百科：

“Verily Life Sciences（前身为 Google Life Sciences 是 Alphabet Inc. 致力于研究生命科学的研究机构。该组织以前是 Google X 的一个部门，直到 2015 年 8 月 10 日，当 Sergey Brin 宣布该组织将成为独立的Alphabet Inc. 的子公司。这一重组过程于 2015 年 10 月 2 日完成。2015 年 12 月 7 日，谷歌生命科学更名为 Verily。

推进医学搜索

一大堆不同的方法即将使用人工智能推进医学搜索，其中一个子领域是标记模式识别。 它从人工神经网络中汲取灵感，参与强化学习、大数据统计推断和概率机器学习。 在监督学习和无监督学习下的大量试验和测试将导致更好的技术和改进的系统。

“我们在构建真正智能系统方面取得的任何进展都将取决于技术的进步。 直到最近，我们还没有足够快的计算机或足够大的数据集来做到这一点。 因此，能够处理一个特定问题并将其分散到大量机器上是一种非常重要的方法，因为它使我们的研究速度更快，”谷歌在机器学习：理解一个混乱的世界中表示。

Google 症状搜索是否仅适用于移动设备？

不会。但是，谷歌一再重申其投资移动网络的承诺。 因此，谷歌症状搜索首先被设计为一种移动体验也就不足为奇了。 移动设备已经是绝大多数网站的主要流量来源。 过去和现在，Google 开发人员都在与生态系统中的发布商、合作伙伴和其他开发人员密切合作，以帮助使移动网络获得更流畅、更快捷的用户体验。 考虑一下 Accelerated Mobile Pages (AMP) 项目，该项目是谷歌今年与新闻出版商合作推出的一项开源计划，旨在帮助他们为移动优先的世界制作内容。

所以，答案是，从长远来看，它可能最常被人们在移动设备上使用。

人工智能在医疗保健中最广为人知的应用是数据管理。 仅此一项就涉及收集、存储、规范化和追溯其祖先。 它正在彻底改变现有的医疗保健系统。 Google Deepmind Health 项目用于获取医疗记录数据以改善医疗服务。 对患者的主要好处是速度更快。 医疗搜索也比以往任何时候都更加依赖患者评论。

转向网络寻求医疗症状帮助

国家补充和综合健康中心说：“提供健康相关资源的网站数量——包括关于补充健康方法（通常称为补充和替代医学）的信息——每天都在增长。” 它还敦促互联网用户在评估他们在互联网上可以找到的健康信息时要谨慎。

此外，白宫于 2016 年 5 月 3 日在一篇题为《为人工智能的未来做准备》的文章中就该主题撰文。 “今天的人工智能仅限于狭隘的、特定的任务，与人类表现出的通用、适应性强的智能完全不同。 尽管如此，人工智能对世界的影响正在增长。 我们所看到的进展速度将对从医疗保健到图像和语音识别等领域产生广泛影响。 在医疗保健领域，总统的精准医学计划和癌症登月计划将依靠人工智能来寻找医疗数据中的模式，并最终帮助医生诊断疾病并提出治疗建议，以改善患者护理和健康结果。”**

谷歌症状搜索如何依赖字母表和大数据

医学中的人工智能（AI）在研究领域相对较新； 它将现代表示和计算技术与专家医生的敏锐度相结合，以生产用于推进医疗保健的工具。 以下陈述说明了如何需要这种形式的智能来增强最好的执业医师。

根据 healthinformatics.com 的说法，“医学是一个非常需要技术的领域。 我们对最高质量医疗保健的期望越来越高，以及越来越详细的医学知识的快速增长使医生没有足够的时间专注于每个病例，并努力跟上他所在领域的最新发展。 由于时间紧迫，大多数医疗决定必须基于依靠医生的独立记忆对病例的快速判断。 只有在极少数情况下，才能进行文献检索或其他扩展调查，以向医生（和患者）保证最新的知识适用于任何特定病例。”

它还指出了 Alphabet 在诊断援助中可能发挥的作用。 “当患者的病例复杂、罕见或做出诊断的人只是缺乏经验时，专家系统可以帮助根据患者数据提出可能的诊断。”

人工智能查看原始大数据，然后努力假设数据中的关系； RankBrain 的学习系统至高无上，以及它们如何能够对这些关系进行相当复杂的表征，甚至连它的创造者都感到震惊。 结果是能够更好地发现和匹配人类可理解的概念。 谷歌的症状搜索为那些在网上寻找可靠信息的个人提供了快速的答案，这些信息可以作为决定或获得医疗的方法的依据。

观看 2016 年 6 月 21 日发布的 CNET 视频“Google 症状搜索将帮助诊断您”

AI智能医疗搜索引擎是如何工作的？

根据维基百科，并不是每个使用网络进行医学搜索的人都知道要使用的正确搜索关键字。 为了使它更容易：

第一，它使用基于交互式问卷的查询界面来引导用户提供关于他们情况的最重要的信息。 用户通过选择症状和回答问题而不是通过键入关键字查询来执行搜索。

第二，它使用医学知识（例如，诊断决策树）根据用户对问题的回答自动形成多个查询。 这些查询用于同时执行搜索。

3、提供多种帮助功能。

FDA 的支持性参与

谷歌和苹果都在大踏步地帮助保护可供公众使用的健康应用程序的质量。 这些不是 Pokemon Go 之类的游戏应用； 误导性或低质量的健康应用程序可能会对真实的人造成真正的伤害。 例如，Apple 通过检查“可能提供不准确的数据或信息，或者可能用于诊断或治疗患者”的内容来认真监控已发布的应用程序。

或许更重要的是，美国食品和药物管理局 (FDA) 通过制定移动医疗应用 (MMA) 指南（包括其目前监管的已发布列表）积极接受领导角色。

从本质上讲，如果一个应用程序允许移动设备执行医疗设备功能，FDA 希望确保以这种方式使用的应用程序受到其监督，以保护生命并管理不断发展的健康应用程序行业。 一个好处是用户可以在知道内置安全网的情况下感到受到保护。

现代技术如何预测医疗结果？

Dave Gershgorn 于 2018 年 1 月 27 日在 Quartz 上发表了一篇题为 Google 正在使用 460 亿个数据点来预测住院患者的医疗结果的文章 他讨论了 1 月 24 日发表的一份研究文件，该文件由 34 位合著者总结，声称 Google 的医疗搜索软件超越了其他预测医疗结果的竞争对手，例如患者在医院过世、出院和重新入院的可能性，以及他们最终的医疗诊断。

为了开展这项研究，谷歌获取了 216,221 名成年人的去识别数据，其中个人累计数据点超过 460 亿个。 患者数据跨越加州大学旧金山医学中心（2012-2016 年）和芝加哥大学医学（2009-2016 年）的 11 年总和。 谷歌表示，与其他人目前用来预测医疗结果的传统模型相比，它已经有了巨大的改进。 令人惊讶的部分是谷歌能够在当前方法之前 24-48 小时预测患者死亡的能力，这可以让医生有时间执行挽救生命的程序。

有哪些知名的 Google 健康和医疗保健项目？

就在最近几年，谷歌通过其各个部门和业务合作伙伴，开展了一系列健康和医疗保健项目。 一些更广泛认可的包括：

• 谷歌眼镜在医院急救服务中的应用进展正在进行中。

• 小巧的一次性传感器，便于监测糖尿病。

• 腕带监护仪可在患者就诊之间收集实时临床试验数据。

• 符合 HIPAA 标准的网络云平台。

• 遗传和分子研究称为基线研究，它依赖于大数据。

• 癌症和神经退行性变的药物研究。

• 帮助英国国家卫生服务中心的临床工作人员发现急性肾损伤病例。

• 与美国心脏协会一起开发预防心血管疾病的方法。

• 使用Biogen 开发可穿戴传感器来治疗多发性硬化症。

人工智能在医院和医学领域的未来

接近医学搜索技术进步的个人研究人员和科学家们都感到事情正在迅速发展。 谷歌创造能力的进步，在改进谷歌字母方面越来越好，可以改善医疗保健和最终生活是现实。 Google Alphabet 的基金经理表示，“它的目标是医疗技术、生物技术和数字健康机会，包括远程医疗、基因组学、人口健康和慢性病管理。”

智能真的不会是我们以简洁和单一的方式成功定义的东西。 这确实是所有不同功能的整个星座，它们都被精心编排并协同工作。 预测长期的未来是非常困难的。 没有人能真正做到。 做坏事是采取现在最有效的方式，并假设未来将永远如此。

根据 Pharm Exec 的说法，“Verily 还参与了更适合 Alphabet 传统操舵室的数据驱动项目。 Baseline 将全面了解健康人的长相。 它还在构建它所谓的“人类系统生物学谷歌”，其雄心壮志是从学术医院、医生、大学和患者那里收集信息，以便研究人员轻松获取这些信息。”

医学搜索帮助患者更好地了解他们目前的治疗

并非所有医疗搜索查询都是为了获得健康观点或自我保健。 NIH.gov*** 于 2015 年 11 月 25 日发布了题为“患者问题的科学与情感措辞对医患沟通的影响”的有趣讨论。 它可能会揭示为什么有些人转向互联网只是为了更好地理解他们的主治医生使用的医学词汇。

医生是各自领域的专家，可能经常需要用通俗的方式帮助解释医学症状或护理。 本文的结论是，“医学专家的沟通培训旨在解决在某些情况下识别患者沟通方式和需求的问题，以教会医学专家如何充分考虑这些方面。 此外，沟通培训还应使医学专家了解他们个人的治疗健康概念以及在沟通情况下的相应影响。”

谷歌面临独特和新的医学症状问题

更容易理解为什么这家总部位于加利福尼亚州的谷歌巨头，平均每天面临 15% 的查询，其系统从未见过，为什么会采取这个方向。 例如，在处理模棱两可的查询时，例如“如何止血”，提供即时答案可能非常重要。 Google Alphabet 的使用不同于搜索引擎中的其他技术。 保持搜索的前沿是谷歌的核心，使其系统更精明，能够更好地处理模棱两可的查询，这些查询表明搜索者在破译如何响应医疗查询时可能需要即时性，这是以用户为中心的。 这是谷歌每天为时间紧迫的用户回答查询的方式之一，这些用户现在主要使用他们的移动设备进行搜索。

“它受到了非常仔细的监控。 其他信号，它们都是基于信息检索人员的发现和见解，但没有学习，”该公司高级研究科学家 Greg Corrado 说。 同样从 2016 年 10 月 15 日的Google Turning It's Lucerative Web Search Over to AI Machines文章中，我们了解到 Google 通过为其提供大量新的大数据来间歇性地更新其搜索系统，以帮助其使用新概念和新查询表单改进推理。

FDA 批准的 Google AdWords 医疗广告将广告 URL 替换为网站类型

虽然有些人可能想知道为什么谷歌似乎在扮演医生的角色，但这家搜索巨头却受到 FDA 的关注和监管。 Twitter 上出现了一些问题，即谷歌为什么要用网站的“类型”替换显示 URL。 简短的回答是 FDA 要求谷歌用网站类型标记这些广告。 Glen Gabe 指出去年的一篇文章给出了违反 FDA 的例子：“当点击广告时，用户被定向到品牌网站。 即使广告显示 www.disease-state-info.com。 “虚名 URL”重定向到品牌网站。 在制药公司之外，以这种方式使用重定向违反了 Google 的广告政策。” 所有付费搜索营销策略团队都需要经过全面评估，并知道如何遵守医疗法律和监管政策，例如广告格式和使用符合 FDA 指导方针的措辞。 阅读 CMI 发表的文章：针对医疗广告格式的 Google 广告政策更新。

就像您希望外科医生负责复杂手术而不是全科医生一样，您的付费搜索 URL 参数的工作只能由完全理解它的专家进行。 URL 参数是为每个站点 URL 动态输入的值。 例如，具有全球市场的电子商务网站的所有者可以设置国家参数，以区分应在不同地理区域提供的网页。 您的 Google Search Console 的部分允许网站管理员向 Google 说明您的网址。 错误地设置 URL 参数可能会破坏您的 SEO。

此外，杜克大学和斯坦福大学的机构审查委员会审查其计划如何利用所收集的信息。

人工智能在医院和医学领域的未来是什么？

接近医学搜索技术进步的个人研究人员和科学家们都感到事情正在迅速发展。 谷歌创造能力的进步，在改进谷歌字母方面越来越好，可以改善医疗保健和最终生活是现实。 智能真的不会是我们以简洁和单一的方式成功定义的东西。 这确实是所有不同功能的整个星座，它们都被精心编排并协同工作。 预测长期的未来是非常困难的。 没有人能真正做到。 做坏事是采取现在最有效的方式，并假设未来将永远如此。

如果您想知道所有健康数据是从哪里收集的，请想想佩戴健康手环、体重秤、心脏和血压监测仪等联网设备的风靡一时，以及向改进数字健康记录的稳步发展。 谷歌拥有巨大的作用，无论是其用于智能手表的 Android Wear 操作系统，还是其与诺华公司合作制造智能隐形眼镜的项目，该隐形眼镜可以计算糖尿病患者的血糖水平。

用于分析信息的新兴人工智能形式目前在新闻中激增。 Verily 在发布时谈到了它在机器学习中的主导作用——这是一种处理大量数据以发现可能引领新见解的模式的人工智能过程。 机器学习不是寻找相关数据来证明理论，而是基于大量数据培养理论。 Schema 标记依赖于 AI； 如果您是一家全国性的医疗器械公司，本地业务模式可帮助搜索引擎了解每个位置的位置。

AI 现在在早期医疗保健方面做得更好：

• 诊断和处方自动化。
• 早期疾病检测。
• 高效且具有成本效益的患者数据筛选。
• 监测住院和门诊患者的预后。

您的医疗保健业务需要敏捷的营销方法才能真正具有竞争力。 B2B 医疗保健业务需要量身定制的营销策略。

医院和医学人工智能维基百科

人工神经网络的过去和当前使用有助于临床决策支持系统以协助医疗诊断，其中一个例子是在 EMR 软件中使用概念处理技术。

维基百科建议这种用途将在以下领域增长：

人工智能可能执行的其他医学任务包括：

• 医学图像的计算机辅助解释。 这样的系统有助于扫描数字图像，例如来自计算机断层扫描，以寻找典型的外观并突出显眼的部分，例如可能的疾病。 一个典型的应用是检测肿瘤。

• 心音分析。

• Watson 项目是人工智能在该领域的另一种用途，它是一个为癌症患者的医生提供建议的问答程序。

• 照顾老人的伴侣机器人。

互联网用户转向搜索机器人寻求医疗建议

仅在美国，搜索机器人正迅速成为许多人的即时医疗参考来源，在过去一年中有近 75% 的成年互联网用户获取在线信息。 为了响应这种用户需求，毕竟这是他们的消费者，谷歌最近增强了医学搜索查询的知识图结果。 它的努力是简化和提高与健康相关的答案的质量。 如果您的“Google 我的商家”列表得到了全面优化，您的商家将会更好地展示。

桌面和移动搜索现在与 400 多种医疗状况相结合，这些状况正在返回丰富的知识图谱结果，提供了非常可靠的详细信息。 这些包括潜在的症状和常见的治疗方案，以及其他信息。 虽然这一更新受到寻求医疗建议的互联网用户的欢迎，他们当时不知道该怎么称呼医生，但它可能会使数字营销人员的任务复杂化，以优化自然搜索和付费搜索领域的网站可见性和网络流量。

医学搜索技术包括广泛的语义搜索领域，利用人工智能将文本和知识库包括在内。 它依赖于“有意义的搜索”，从中可以引用搜索过程的各个部分：例如，理解搜索查询（而不是仅仅在可用的大数据组件中定位精确的关键字匹配），理解数据，然后表示其以有意义的方式了解知识。 医学研究的重点是考虑先进问题的基本技术、具体系统和基准，例如： 排名、索引、基本自然语言处理技术、本体匹配、合并和推理。

为您的医疗领域提出的热门问题准备答案，并授权您的 Google 助理提供答案。 此外， Google Now 是一种可以帮助解决医疗问题的个人助理。

Verily Life Sciences LLC 在今年第一季度雇佣了超过 45 名新员工，因为神秘的 Google Alphabet Inc. 分拆公司将在年底前搬到南旧金山。 这个引人入胜且高度发展的领域的新手会发现很多新文章出现在网络上。

这是一位医生不得不说的。 Faisal Al-Alim 医学博士、家庭医学医生和受过研究金培训的运动医学专家表示：“我认为 Google 花时间确保提供尽可能准确和基于证据的医疗信息非常棒。 说实话。 这是电子时代，人们上网研究有关他们的健康或几乎任何可以想象到的影响他们生活的事情。 所以这个谷歌症状搜索增强是双赢的。 当您作为患者带着一些基本和准确的信息到达预约时，它可以帮助您的医生做出更准确的诊断。” 阅读他的完整文章标题Google 的增强症状搜索将如何影响您。

您的医疗保健业务可以显示在具有正确内容和优化的Google SERP 答案框中。

另外查看最佳医疗搜索引擎。 它自称：“面向公众和医疗保健专业人员的医学和健康搜索引擎。 它利用谷歌的力量，同时优先考虑高质量的医疗网站。 Health Information Science and Systems对医疗保健前景和潜力中的数据分析进行了大量阅读。

“ 最近，谷歌已经扩展并转向医疗技术研究。 就在几个月前，这家科技巨头与诺华公司合作，许可了一款血糖测量智能隐形眼镜。 该公司最近还收购了抗衰老研究公司 Calico 和提供个人基因测试的公司 23andme 的部分股份。 现在，谷歌的目标是开发一种可穿戴诊断设备，通过使用纳米粒子来检测癌症和心脏病发作。” – medgadget.com

“技术存在的很大一部分——医学的入侵——早就应该出现了。 医学技术的状态已经过时且可悲，因此谷歌、英特尔、微软、苹果、高通、IBM 进入它是非常合乎逻辑的。 他们现在都参与进来了。 生物技术、医疗和技术的未来将融合在一起。 我们已经看到，医疗传感器不仅仅可以计算步数、人工智能和虚拟现实，”Topol 说。 “所有这些都将对医学产生重大影响。 这是一种自然的进化。” – Eric Topol 博士，斯克里普斯转化科学研究所所长

“目前，我们专注于与临床医生建立信任，并与医生和护士携手设计产品。 最终，DeepMind 希望将其机器学习技术引入医疗保健领域。 大约 15 人的新部门将大幅增长。” ——Mustafa Suleyman，DeepMind 的联合创始人

现代医学搜索技术服务

Hill Web 提供全面的数字营销服务，包括 SEO 和 SEM，起价为 3,500.00（优惠至 2022 年 7 月 31 日结束！）我们专注于设置和管理与医疗保健相关的 Google 业务列表。

There is a dramatic climb in interest around AI. It holds the promise of great potential to provide tremendous social good in upcoming years. To deploy means of using current SEO practices to your make your web content more AI readable, whether or not you're are in the health industry.

Call Hill Web Creations at 651-206-24510

Medical search relies heavily on machine learning insights and is rapidly expanding. New opportunities for using structured data continually emerge that can be used to further enhance your website. We can help you improve your SEO, your website, and your business. If you sell healthcare products along with services, include advanced of JSON-LD schema markup for products .

Are there Additional Medical Business Schema Types Currently Available?

Additional Articles on Medical Search Technology

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

• Google Biotech Spinoff Verily Tackles $60M Buildout , published May 3, 2016, in San Francisco Business Times

• Google Streamlines Health Queries with Medical Knowledge Graph Enhancements published April 9, 2016, by iProspect

• Using artificial intelligence to revolutionize diabetes treatment , published April 8, 2016, by Devex

• Google has access to medical data of 1.6M UK patients , published April 30, 2016, by CNET

• Artificial Intelligence Eases Burden of Blindness in Diabetes published March 2, 2016, by the California Health Care Association

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

• Google's DeepMind Forms Health Unit to Build Medical Software , published February 24, 2016, by Bloomberg

• 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

概括

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.

Hill Web Marketing's clients in the medical field enjoy semantically optimizing sites using schema.org and other SEO/SEM cutting edge best practices. The combination of big data that lets us explore new site visitor behaviors throughout the day (such as pages visited or location) and offering the solutions viewers want leads to increased engagement and conversions. Look for updates from Hill Web Marketing as we continue to follow how the enhanced Google Knowledge Graph evolves and offers new opportunities for businesses to use structured data along with current methods to win rich snippets within search results. Schema implementation is helpful to ensure that your medical facility has a better chance to show up in local map packs , as people need directions.

Whether your business comes under the medical classification or not, benefit by Request a Schema Markup Audit .

We value your opinion and the opportunity to partner:

* 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/