醫療搜索技術依賴於 Google Alphabet 和大數據

醫療搜索技術依賴於 Google Alphabet 和大數據

美國正在更多地了解機器學習等人工智能技術如何在塑造日常生活中發揮重要作用； 顯然，谷歌認為圍繞醫療症狀的搜索很重要。

醫療搜索技術的使用正在迅速擴大，醫療服務結構數據的新形式也在迅速擴大。 人工智能的一個方面是使用 Google Alphabet 構建機器和推進技術，這些機器可以從環境、事故和現實生活中的用戶體驗中學習，以幫助尋求醫療診斷的個人。 這利用了 Google 的智能醫療搜索引擎。 為了找到正確的道路和正確的突破，進行了大量的研究和測試。 谷歌 CEO Sundar Pichai **** 在 4 月份的公司年度創始人致股東信中說：“這是朝著創造人工智能邁出的又一重要一步，人工智能可以幫助我們完成日常任務和旅行，最終解決更大的問題。氣候變化和癌症診斷等挑戰。”

他列舉了語音搜索、翻譯工具和圖像識別等示例； 他談到了谷歌科學家如何努力開發隨著時間的推移而改進的產品，使它們對人類越來越有用和有幫助。 除了食物、水和我們頭頂的屋頂， Google 還努力對符合其 EAT 標準的健康相關內容進行排名。

美國互聯網用戶現在可以在 Google 上搜索幫助找出醫療症狀，而不僅僅是實際情況。 許多醫學答案在 Google SERP 特色片段中贏得點擊。 雖然請求谷歌幫助診斷疾病的人數可能令人驚訝，但谷歌的移動網站以及它的 iOS 和 Android 應用程序現在都有一項建議追踪醫療症狀信息的功能。 個人無需搜索醫療狀況，而是可以搜索某種症狀，例如“我頭痛得厲害”。

接下來，谷歌提供了潛在醫療狀況的摘要、醫生可能建議的治療方法、如何在線獲取額外信息的線索，以及它建議搜索者求助的醫生類型。

從歷史上看，當網絡搜索者尋找醫療疾病的詳細信息時，谷歌通常會在搜索引擎結果頁面 (SERP) 中提供專門的網站，例如 WebMD、梅奧診所和 Medline Plus。 隨著響應用戶對即時性的渴望而轉向 Google 快速解答，您不再需要篩選從大數據中提取的信息頁面來獲得搜索查詢的答案。 在一個地方查找和閱讀刪節的源信息可簡化搜索。 如果語音搜索以一種重要的方式起飛，那麼隨著時間的推移，我們可能會看到更多的網絡搜索歸因於更長的搜索查詢。

醫療終端用戶行業人工智能市場的驚人增長

大數據和人工智能正在徹底改變醫療。

2016 年 11 月市場研究報告“人工智能市場技術（深度學習、機器人、數字個人助理、查詢方法、自然語言處理、上下文感知處理）、產品、最終用戶行業和地理 - 到 2022 年的全球預測” ，顯示，到 2022 年，全球人工智能市場預計價值 160.6 億美元。根據 Markets and Markets 的數據，這一增長率“從 2016 年到 2022 年的複合年增長率為 62.9%。

這項巨額投資預計將為在醫療期間受益的患者、採用該技術的先進醫療服務/設備以及在其網站上正確實施醫學本體的患者帶來回報。

在 2016 年 8 月 4 日的一篇題為“人工智能將重新設計醫療保健”的文章中，醫學未來學家*指出隨著數字空間中生成和存儲的數據量不斷增加，數字能力也在擴大。 “可用數字數據的數量正在以驚人的速度增長，每兩年翻一番。 2013 年，它包含 4.4 澤字節，但到 2020 年，數字世界——我們每年創建和復制的數據——將達到 44 澤字節，或 44 萬億千兆字節（！），它指出。

谷歌回答醫療症狀的搜索查詢

谷歌為移動設備領域的用戶宣布了一項新功能，稱為醫療症狀檢查器，它有助於從網絡上提取有關醫療疾病和疾病的有用信息。

Google 的 API 正在引入許多新的創新應用程序，這些應用程序正在提升其在醫療領域的作用。 本週在美國可用，當用戶對醫療症狀進行谷歌搜索查詢時，將顯示相關條件列表和有關自我治療選項的信息。

使用語音識別並依賴大數據的移動搜索數量正在增長，特別是隨著Google AMP （Accelerated Mobile Pages）被納入搜索核心。 個人所要做的就是對他們的智能手機進行醫療症狀查詢以查看結果。 谷歌說，“我們將向您展示相關疾病的列表（“頭痛”、“偏頭痛”、“緊張性頭痛”、“叢集性頭痛”、“鼻竇炎”和“普通感冒”）。 對於“頭痛”等個別症狀，我們還將為您提供概述描述以及有關自我治療方案的信息以及可能需要就診的信息。”

這背後的目的是幫助那些求助於谷歌搜索的人找到和探索與所引用的症狀相關的健康狀況的有用信息。 這應該是“達到可以在網絡上進行更深入研究或與健康專業人士交談”的快速方法。 這項技術已經開發了一段時間。 GitHub指出，“美國英語數據存儲在 /speech_recognition/pocketsphinx-data/en-US/ 中”。

谷歌的研究指出，“谷歌的機器智能提出了深刻的科學和工程挑戰，使我們能夠通過技術會談和在主要會議和（醫學）期刊上發表文章，為更廣泛的學術研究社區做出貢獻。”

讓我們介紹一些對本文讀者有幫助的基本定義。

什麼是谷歌字母？

根據維基百科：

“Alphabet Inc.（通常稱為 Alphabet，通常非正式地稱為 Google）是一家美國跨國企業集團，成立於 2015 年，是 Google 和其他幾家以前由 Google 擁有的公司的母公司。 谷歌重組為 Alphabet 於 2015 年 10 月 2 日完成。Alphabet 的投資組合涵蓋多個行業，包括技術、生命科學、投資資本和研究。 其部分子公司包括 Google、Calico、GV、Google Capital、X 和 Google Fiber。 Alphabet 的一些子公司在離開谷歌后改名了——谷歌風投更名為 GV，谷歌生命科學更名為 Verily 。”

什麼是 Verily 生命科學？

根據維基百科：

“Verily Life Sciences（前身為 Google Life Sciences 是 Alphabet Inc. 致力於研究生命科學的研究機構。該組織以前是 Google X 的一個部門，直到 2015 年 8 月 10 日，當 Sergey Brin 宣布該組織將成為獨立的Alphabet Inc. 的子公司。這一重組過程於 2015 年 10 月 2 日完成。2015 年 12 月 7 日，谷歌生命科學更名為 Verily。

推進醫學搜索

一大堆不同的方法即將使用人工智能推進醫學搜索，其中一個子領域是標記模式識別。 它從人工神經網絡中汲取靈感，參與強化學習、大數據統計推斷和概率機器學習。 在監督學習和無監督學習下的大量試驗和測試將導致更好的技術和改進的系統。

“我們在構建真正智能係統方面取得的任何進展都將取決於技術的進步。 直到最近，我們還沒有足夠快的計算機或足夠大的數據集來做到這一點。 因此，能夠處理一個特定問題並將其分散到大量機器上是一種非常重要的方法，因為它使我們的研究速度更快，”谷歌在機器學習：理解一個混亂的世界中表示。

Google 症狀搜索是否僅適用於移動設備？

不會。但是，谷歌一再重申其投資移動網絡的承諾。 因此，谷歌症狀搜索首先被設計為一種移動體驗也就不足為奇了。 移動設備已經是絕大多數網站的主要流量來源。 過去和現在，Google 開發人員都在與生態系統中的發布商、合作夥伴和其他開發人員密切合作，以幫助使移動網絡獲得更流暢、更快捷的用戶體驗。 考慮一下 Accelerated Mobile Pages (AMP) 項目，該項目是谷歌今年與新聞出版商合作推出的一項開源計劃，旨在幫助他們為移動優先的世界製作內容。

所以，答案是，從長遠來看，它可能最常被人們在移動設備上使用。

人工智能在醫療保健中最廣為人知的應用是數據管理。 僅此一項就涉及收集、存儲、規範化和追溯其祖先。 它正在徹底改變現有的醫療保健系統。 Google Deepmind Health 項目用於獲取醫療記錄數據以改善醫療服務。 對患者的主要好處是速度更快。 醫療搜索也比以往任何時候都更加依賴患者評論。

轉向網絡尋求醫療症狀幫助

國家補充和綜合健康中心說：“提供健康相關資源的網站數量——包括關於補充健康方法（通常稱為補充和替代醫學）的信息——每天都在增長。” 它還敦促互聯網用戶在評估他們在互聯網上可以找到的健康信息時要謹慎。

此外，白宮於 2016 年 5 月 3 日在一篇題為《為人工智能的未來做準備》的文章中就該主題撰文。 “今天的人工智能僅限於狹隘的、特定的任務，與人類表現出的通用、適應性強的智能完全不同。 儘管如此，人工智能對世界的影響正在增長。 我們所看到的進展速度將對從醫療保健到圖像和語音識別等領域產生廣泛影響。 在醫療保健領域，總統的精準醫學計劃和癌症登月計劃將依靠人工智能來尋找醫療數據中的模式，並最終幫助醫生診斷疾病並提出治療建議，以改善患者護理和健康結果。”**

谷歌症狀搜索如何依賴字母表和大數據

醫學中的人工智能（AI）在研究領域相對較新； 它將現代表示和計算技術與專家醫生的敏銳度相結合，以生產用於推進醫療保健的工具。 以下陳述說明瞭如何需要這種形式的智能來增強最好的執業醫師。

根據 healthinformatics.com 的說法，“醫學是一個非常需要技術的領域。 我們對最高質量醫療保健的期望越來越高，以及越來越詳細的醫學知識的快速增長使醫生沒有足夠的時間專注於每個病例，並努力跟上他所在領域的最新發展。 由於時間緊迫，大多數醫療決定必須基於依靠醫生的獨立記憶對病例的快速判斷。 只有在極少數情況下，才能進行文獻檢索或其他擴展調查，以向醫生（和患者）保證最新的知識適用於任何特定病例。”

它還指出了 Alphabet 在診斷援助中可能發揮的作用。 “當患者的病例複雜、罕見或做出診斷的人只是缺乏經驗時，專家系統可以幫助根據患者數據提出可能的診斷。”

人工智能查看原始大數據，然後努力假設數據中的關係； RankBrain 的學習系統至高無上，以及它們如何能夠對這些關係進行相當複雜的表徵，甚至連它的創造者都感到震驚。 結果是能夠更好地發現和匹配人類可理解的概念。 谷歌的症狀搜索為那些在網上尋找可靠信息的個人提供了快速的答案，這些信息可以作為決定或獲得醫療的方法的依據。

觀看 2016 年 6 月 21 日發布的 CNET 視頻“Google 症狀搜索將幫助診斷您”

AI智能醫療搜索引擎是如何工作的？

根據維基百科，並不是每個使用網絡進行醫學搜索的人都知道要使用的正確搜索關鍵字。 為了使它更容易：

第一，它使用基於交互式問卷的查詢界面來引導用戶提供關於他們情況的最重要的信息。 用戶通過選擇症狀和回答問題而不是通過鍵入關鍵字查詢來執行搜索。

第二，它使用醫學知識（例如，診斷決策樹）根據用戶對問題的回答自動形成多個查詢。 這些查詢用於同時執行搜索。

3、提供多種幫助功能。

FDA 的支持性參與

谷歌和蘋果都在大踏步地幫助保護可供公眾使用的健康應用程序的質量。 這些不是 Pokemon Go 之類的遊戲應用； 誤導性或低質量的健康應用程序可能會對真實的人造成真正的傷害。 例如，Apple 通過檢查“可能提供不准確的數據或信息，或者可能用於診斷或治療患者”的內容來認真監控已發布的應用程序。

或許更重要的是，美國食品和藥物管理局 (FDA) 通過制定移動醫療應用 (MMA) 指南（包括其目前監管的已發布列表）積極接受領導角色。

從本質上講，如果一個應用程序允許移動設備執行醫療設備功能，FDA 希望確保以這種方式使用的應用程序受到其監督，以保護生命並管理不斷發展的健康應用程序行業。 一個好處是用戶可以在知道內置安全網的情況下感到受到保護。

現代技術如何預測醫療結果？

Dave Gershgorn 於 2018 年 1 月 27 日在 Quartz 上發表了一篇題為 Google 正在使用 460 億個數據點來預測住院患者的醫療結果的文章他討論了 1 月 24 日發表的一份研究文件，該文件由 34 位合著者總結，聲稱 Google 的醫療搜索軟件超越了其他預測醫療結果的競爭對手，例如患者在醫院過世、出院和重新入院的可能性，以及他們最終的醫療診斷。

為了開展這項研究，谷歌獲取了 216,221 名成年人的去識別數據，其中個人累計數據點超過 460 億個。 患者數據跨越加州大學舊金山醫學中心（2012-2016 年）和芝加哥大學醫學（2009-2016 年）的 11 年總和。 谷歌表示，與其他人目前用來預測醫療結果的傳統模型相比，它已經有了巨大的改進。 令人驚訝的部分是谷歌能夠在當前方法之前 24-48 小時預測患者死亡的能力，這可以讓醫生有時間執行挽救生命的程序。

有哪些知名的 Google 健康和醫療保健項目？

就在最近幾年，谷歌通過其各個部門和業務合作夥伴，開展了一系列健康和醫療保健項目。 一些更廣泛認可的包括：

• 谷歌眼鏡在醫院急救服務中的應用進展正在進行中。

• 小巧的一次性傳感器，便於監測糖尿病。

• 腕帶監護儀可在患者就診之間收集實時臨床試驗數據。

• 符合 HIPAA 標準的網絡雲平台。

• 遺傳和分子研究稱為基線研究，它依賴於大數據。

• 癌症和神經退行性變的藥物研究。

• 幫助英國國家衛生服務中心的臨床工作人員發現急性腎損傷病例。

• 與美國心臟協會一起開發預防心血管疾病的方法。

• 使用Biogen 開發可穿戴傳感器來治療多發性硬化症。

人工智能在醫院和醫學領域的未來

接近醫學搜索技術進步的個人研究人員和科學家們都感到事情正在迅速發展。 谷歌創造能力的進步，在改進谷歌字母方面越來越好，可以改善醫療保健和最終生活是現實。 Google Alphabet 的基金經理表示，“它的目標是醫療技術、生物技術和數字健康機會，包括遠程醫療、基因組學、人口健康和慢性病管理。”

智能真的不會是我們以簡潔和單一的方式成功定義的東西。 這確實是所有不同功能的整個星座，它們都被精心編排並協同工作。 預測長期的未來是非常困難的。 沒有人能真正做到。 做壞事是採取現在最有效的方式，並假設未來將永遠如此。

根據 Pharm Exec 的說法，“Verily 還參與了更適合 Alphabet 傳統操舵室的數據驅動項目。 Baseline 將全面了解健康人的長相。 它還在構建它所謂的“人類系統生物學谷歌”，其雄心壯志是從學術醫院、醫生、大學和患者那裡收集信息，以便研究人員輕鬆獲取這些信息。”

醫學搜索幫助患者更好地了解他們目前的治療

並非所有醫療搜索查詢都是為了獲得健康觀點或自我保健。 NIH.gov*** 於 2015 年 11 月 25 日發布了題為“患者問題的科學與情感措辭對醫患溝通的影響”的有趣討論。 它可能會揭示為什麼有些人轉向互聯網只是為了更好地理解他們的主治醫生使用的醫學詞彙。

醫生是各自領域的專家，可能經常需要用通俗的方式幫助解釋醫學症狀或護理。 本文的結論是，“醫學專家的溝通培訓旨在解決在某些情況下識別患者溝通方式和需求的問題，以教會醫學專家如何充分考慮這些方面。 此外，溝通培訓還應使醫學專家了解他們個人的治療健康概念以及在溝通情況下的相應影響。”

谷歌面臨獨特和新的醫學症狀問題

更容易理解為什麼這家總部位於加利福尼亞州的谷歌巨頭，平均每天面臨 15% 的查詢，其係統從未見過，為什麼會採取這個方向。 例如，在處理模棱兩可的查詢時，例如“如何止血”，提供即時答案可能非常重要。 Google Alphabet 的使用不同於搜索引擎中的其他技術。 保持搜索的前沿是谷歌的核心，使其係統更精明，能夠更好地處理模棱兩可的查詢，這些查詢表明搜索者在破譯如何響應醫療查詢時可能需要即時性，這是以用戶為中心的。 這是谷歌每天為時間緊迫的用戶回答查詢的方式之一，這些用戶現在主要使用他們的移動設備進行搜索。

“它受到了非常仔細的監控。 其他信號，它們都是基於信息檢索人員的發現和見解，但沒有學習，”該公司高級研究科學家 Greg Corrado 說。 同樣從 2016 年 10 月 15 日的Google Turning It's Lucerative Web Search Over to AI Machines文章中，我們了解到 Google 通過為其提供大量新的大數據來間歇性地更新其搜索系統，以幫助其使用新概念和新查詢表單改進推理。

FDA 批准的 Google AdWords 醫療廣告將廣告 URL 替換為網站類型

雖然有些人可能想知道為什麼谷歌似乎在扮演醫生的角色，但這家搜索巨頭卻受到 FDA 的關注和監管。 Twitter 上出現了一些問題，即谷歌為什麼要用網站的“類型”替換顯示 URL。 簡短的回答是 FDA 要求谷歌用網站類型標記這些廣告。 Glen Gabe 指出去年的一篇文章給出了違反 FDA 的例子：“當點擊廣告時，用戶被定向到品牌網站。 即使廣告顯示 www.disease-state-info.com。 “虛名 URL”重定向到品牌網站。 在製藥公司之外，以這種方式使用重定向違反了 Google 的廣告政策。” 所有付費搜索營銷策略團隊都需要經過全面評估，並知道如何遵守醫療法律和監管政策，例如廣告格式和使用符合 FDA 指導方針的措辭。 閱讀 CMI 發表的文章：針對醫療廣告格式的 Google 廣告政策更新。

就像您希望外科醫生負責複雜手術而不是全科醫生一樣，您的付費搜索 URL 參數的工作只能由完全理解它的專家進行。 URL 參數是為每個站點 URL 動態輸入的值。 例如，具有全球市場的電子商務網站的所有者可以設置國家參數，以區分應在不同地理區域提供的網頁。 您的 Google Search Console 的部分允許網站管理員向 Google 說明您的網址。 錯誤地設置 URL 參數可能會破壞您的 SEO。

此外，杜克大學和斯坦福大學的機構審查委員會審查其計劃如何利用所收集的信息。

人工智能在醫院和醫學領域的未來是什麼？

接近醫學搜索技術進步的個人研究人員和科學家們都感到事情正在迅速發展。 谷歌創造能力的進步，在改進谷歌字母方面越來越好，可以改善醫療保健和最終生活是現實。 智能真的不會是我們以簡潔和單一的方式成功定義的東西。 這確實是所有不同功能的整個星座，它們都被精心編排並協同工作。 預測長期的未來是非常困難的。 沒有人能真正做到。 做壞事是採取現在最有效的方式，並假設未來將永遠如此。

如果您想知道所有健康數據是從哪裡收集的，請想想佩戴健康手環、體重秤、心臟和血壓監測儀等聯網設備的風靡一時，以及向改進數字健康記錄的穩步發展。 谷歌擁有巨大的作用，無論是其用於智能手錶的 Android Wear 操作系統，還是其與諾華公司合作製造智能隱形眼鏡的項目，該隱形眼鏡可以計算糖尿病患者的血糖水平。

用於分析信息的新興人工智能形式目前在新聞中激增。 Verily 在發佈時談到了它在機器學習中的主導作用——這是一種處理大量數據以發現可能引領新見解的模式的人工智能過程。 機器學習不是尋找相關數據來證明理論，而是基於大量數據培養理論。 Schema 標記依賴於 AI； 如果您是一家全國性的醫療器械公司，本地業務模式可幫助搜索引擎了解每個位置的位置。

AI 現在在早期醫療保健方面做得更好：

• 診斷和處方自動化。
• 早期疾病檢測。
• 高效且具有成本效益的患者數據篩選。
• 監測住院和門診患者的預後。

您的醫療保健業務需要敏捷的營銷方法才能真正具有競爭力。 B2B 醫療保健業務需要量身定制的營銷策略。

醫院和醫學人工智能維基百科

人工神經網絡的過去和當前使用有助於臨床決策支持系統以協助醫療診斷，其中一個例子是在 EMR 軟件中使用概念處理技術。

維基百科建議這種用途將在以下領域增長：

人工智能可能執行的其他醫學任務包括：

• 醫學圖像的計算機輔助解釋。 這樣的系統有助於掃描數字圖像，例如來自計算機斷層掃描，以尋找典型的外觀並突出顯眼的部分，例如可能的疾病。 一個典型的應用是檢測腫瘤。

• 心音分析。

• Watson 項目是人工智能在該領域的另一種用途，它是一個為癌症患者的醫生提供建議的問答程序。

• 照顧老人的伴侶機器人。

互聯網用戶轉向搜索機器人尋求醫療建議

僅在美國，搜索機器人正迅速成為許多人的即時醫療參考來源，在過去一年中有近 75% 的成年互聯網用戶獲取在線信息。 為了響應這種用戶需求，畢竟這是他們的消費者，谷歌最近增強了醫學搜索查詢的知識圖結果。 它的努力是簡化和提高與健康相關的答案的質量。 如果您的“Google 我的商家”列表得到了全面優化，您的商家將會更好地展示。

桌面和移動搜索現在與 400 多種醫療狀況相結合，這些狀況正在返回豐富的知識圖譜結果，提供了非常可靠的詳細信息。 這些包括潛在的症狀和常見的治療方案，以及其他信息。 雖然這一更新受到尋求醫療建議的互聯網用戶的歡迎，他們當時不知道該怎麼稱呼醫生，但它可能會使數字營銷人員的任務複雜化，以優化自然搜索和付費搜索領域的網站可見性和網絡流量。

醫學搜索技術包括廣泛的語義搜索領域，利用人工智能將文本和知識庫包括在內。 它依賴於“有意義的搜索”，從中可以引用搜索過程的各個部分：例如，理解搜索查詢（而不是僅僅在可用的大數據組件中定位精確的關鍵字匹配），理解數據，然後表示其以有意義的方式了解知識。 醫學研究的重點是考慮先進問題的基本技術、具體系統和基準，例如： 排名、索引、基本自然語言處理技術、本體匹配、合併和推理。

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Verily Life Sciences LLC 在今年第一季度僱傭了超過 45 名新員工，因為神秘的 Google Alphabet Inc. 分拆公司將在年底前搬到南舊金山。 這個引人入勝且高度發展的領域的新手會發現很多新文章出現在網絡上。

這是一位醫生不得不說的。 Faisal Al-Alim 醫學博士、家庭醫學醫生和受過研究金培訓的運動醫學專家表示：“我認為 Google 花時間確保提供盡可能準確和基於證據的醫療信息非常棒。 說實話。 這是電子時代，人們上網研究有關他們的健康或幾乎任何可以想像到的影響他們生活的事情。 所以這個谷歌症狀搜索增強是雙贏的。 當您作為患者帶著一些基本和準確的信息到達預約時，它可以幫助您的醫生做出更準確的診斷。” 閱讀他的完整文章標題Google 的增強症狀搜索將如何影響您。

您的醫療保健業務可以顯示在具有正確內容和優化的Google SERP 答案框中。

另外查看最佳醫療搜索引擎。 它自稱：“面向公眾和醫療保健專業人員的醫學和健康搜索引擎。 它利用谷歌的力量，同時優先考慮高質量的醫療網站。 Health Information Science and Systems對醫療保健前景和潛力中的數據分析進行了大量閱讀。

“ 最近，谷歌已經擴展並轉向醫療技術研究。 就在幾個月前，這家科技巨頭與諾華公司合作，許可了一款血糖測量智能隱形眼鏡。 該公司最近還收購了抗衰老研究公司 Calico 和提供個人基因測試的公司 23andme 的部分股份。 現在，谷歌的目標是開發一種可穿戴診斷設備，通過使用納米粒子來檢測癌症和心髒病發作。” – medgadget.com

“技術存在的很大一部分——醫學的入侵——早就應該出現了。 醫學技術的狀態已經過時且可悲，因此谷歌、英特爾、微軟、蘋果、高通、IBM 進入它是非常合乎邏輯的。 他們現在都參與進來了。 生物技術、醫療和技術的未來將融合在一起。 我們已經看到，醫療傳感器不僅僅可以計算步數、人工智能和虛擬現實，”Topol 說。 “所有這些都將對醫學產生重大影響。 這是一種自然的進化。” – Eric Topol 博士，斯克里普斯轉化科學研究所所長

“目前，我們專注於與臨床醫生建立信任，並與醫生和護士攜手設計產品。 最終，DeepMind 希望將其機器學習技術引入醫療保健領域。 大約 15 人的新部門將大幅增長。” ——Mustafa Suleyman，DeepMind 的聯合創始人

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概括

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** 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/