吸收顶级人工智能企业技术实力
Google Health的业务整合很快开始开展，同样在2018年11月，Google母公司Alphabet旗下DeepMind公司的Streams团队合并到Google Health。DeepMind是全球顶级人工智能技术研究公司，Streams是其开发的帮助医生更快识别和诊断患者病情的移动APP。
今年9月，DeepMind的健康业务DeepMind Health整体并入了Google Health。此前，DeepMind Health与Moorfields眼科医院、伦敦大学学院医院、美国退伍军人事务部等开展合作，其AI技术已经在眼科疾病检测、提升癌症治疗方案设计效率、预测病人病情恶化等方面取得了重大进展。
DeepMind Health加入Google Health以后，能够利用应用开发、数据安全、云存储和以用户为中心的设计等专业知识来构建支持护理团队的产品并改善患者预后。
这里不得不为DeepMind划个重点。DeepMind成立于2010年，总部位于英国伦敦，拥有700多名员工，研究方向是开发通用自我学习算法，2014年被Google以4亿英镑的价格收购，2015年Google组织架构调整后，成为Alphabet旗下的子公司。
DeepMind拥有顶尖的AI研究团队，从牛津大学和剑桥大学招揽了大量人才。DeepMind发表的论文在研究领域里备受推崇，而且涉及深度增强学习、贝叶斯神经网络、机器人学、迁移学习等，领域非常广泛。
DeepMind Health业务并入Google Health，为后者在AI产品研发上增添了强劲实力。
“Google已经是一家健康公司”
今年6月，David Feinberg执掌Google Health半年多以后，在Google 博客发布了一篇访谈，David Feinberg聊了自己的感受与计划。
“我认为Google已经是一家健康公司。”David Feinberg称，纵观Google的产品，已经开始关注人们健康的各个方面。搜索帮助人们回答日常健康问题，地图帮助人们到最近的医院，其他工具和产品正在解决与健康相关的问题，例如读写能力、安全驾驶和空气污染。“我很高兴能够利用Google的优势，用它的优秀人才、神奇产品为健康做更多的事。”
David Feinberg认为，过去几年，医疗健康领域的格局发生了巨大变化，也带来了新的机遇和挑战。作为应对，Google和Alphabet投入了大量精力来增强自身优势，并将用户、患者和护理提供者放在首位，但接下来还有很多事情要做。
AI在Google当前大量的健康业务中占据重要地位。对于AI研究的下一步，David Feinberg表示，人工智能毫无疑问将推动下一波能够改善医疗保健诸多方面的工具，Google Health将继续与研究人员和医学界分享成果，收集反馈意见，并确保能切实能为病人、医生和护理人员增加价值。
从David Feinberg的言谈中可以看出，AI将在Google以及Google Health的业务中发挥重要作用。不过，自Google Health组建以来，Alphabet暂未在业绩报告中单独列出健康业务的表现，我们暂时无从判断这个业务板块的经营情况。
一方面，有可能是Google Health直接产生的营收较少，大部分营收仍体现在其他业务中；另一方面，也可能是Google Health的整合还未彻底完成，交叉的健康业务还未完全剥离出来。但基于这一调整，我们期待在不久的将来，能在Alphabet的业绩报告中看到健康板块的身影。
国内科技企业的四个参考点
在国内，以BAT为代表的科技企业也在医疗领域做了深入布局，且为医疗相关机构或企业提供数字化转型服务。由于国内外的医疗体制不同，各家企业的战略布局也有差异，很难就某一项业务进行直接的复制。
不过，如果从此次战略合作出发，结合Google的医疗布局，我们认为，有几个共性的点值得国内科技企业关注和思考。
1、业务整合与组织架构的优化
跨界布局医疗健康的巨头不在少数，一家公司可能涉足医疗健康多个细分领域，且开展这些业务的时间也不可能统一，长期下来，就可能形成业务交叉或重复的情况。只有对组织架构进行合理优化，才能更好地推进既定战略。
早在2008年，谷歌就推出了在线健康信息平台Google Health，但在运行4年后就关闭了，主要是由于产品影响力不足、使用人数过少，难以为继。
2015年，谷歌对企业架构重组、成立母公司Alphabet后，不仅Alphabet旗下有Verily、Calico、DeepMind等公司涉足医疗健康，Google的搜索部门、云业务部门、AI研究部门Google Brain、Nest家庭自动化部门和Google Fit可穿戴设备部门也有涉及医疗健康的业务。
谷歌的做法是，组建新的Google Health部门。据媒体预测，Google很可能借助Google Health在五大方向上发力，包括：促进家庭健康、通过运输解决医疗保健问题、利用大数据来对抗疾病、发明下一代可穿戴设备和跟踪器、成为AI的世界领导者。这五大方向渗透了医疗、居家、交通等多个场景，串联起此前分散的医疗健康业务。
业务分散势必面临各自为战的境况，缺乏统一、清晰的战略目标，也可能造成统筹部署以及部门间的协调效率低下。若要在某一领域重点突破，将这些分散的业务进行有机组合至关重要。
2、强有力的医学专业管理者
医疗健康是一个专业程度极高的行业，科技企业在涉足时，那些在临床一线经过历练，并对临床需求有着深刻理解的专家不可或缺。
Google当然不缺一流的软件工程师和医学专家，但可能缺乏一位临床医生出身，而且具备管理大型医疗集团经验的领导人。谷歌的做法是，挖来Geisinger健康系统公司前首席执行官David Feinberg担任负责人。
David Feinberg在医院管理、医疗保健、患者保障领域颇有建树。他曾在Geisinger推出ProvenExperience计划，即病人若对医疗服务不满意，可选择退款，这在当时的医疗界颇有影响力。
据媒体报道，这项不可思议的计划推出后，不但没有为Geisinger带来消极影响，反而节省了大笔的宣传费用、顾问费用，患者退款逐年减少。
David Feinberg曾连续两年荣获Modern Healthcare颁发的最具影响力的医疗保健人员、最具影响力的医师高管和领导者奖项。自2012年以来，他还被列为贝克尔医院评论名单上的“医生领导者”。
今年9月，Alphabet又聘请了前美国食品药品管理局局长（FDA）Robert Califf担任健康战略和政策负责人，并将于11月18日开始开展工作。自2017年以来，Califf一直在Alphabet旗下Verily担任顾问。
Robert Califf是著名的心脏病专家，除了在FDA任职的几年时间，Robert Califf均就职于杜克大学，创建了杜克大学健康数据科学中心Duke Forge，还是全球最大的学术研究机构杜克临床研究所的创始董事。
以上两位重要人物，均有着深厚的医学知识背景。同时，David Feinberg又擅长医院管理，Robert Califf又有着学术研究、政策研究资历，还有政府监管部门的工作经历，二人给Google带来的经验和资源是专业化、多元化的。优秀的管理者当然有更大概率带领一个团队走得更远，但管理者是否能与企业充分融入，关系着战略执行是否顺畅。两位大人物在Google Health能否有一番作为，我们也拭目以待。
3、AI产品的商业化：需求至上
各行各业都认为AI领域潜藏着存在着巨大的财富，AI企业如雨后春笋般出现，投入大量资金去挖掘这些机会。如今，无论是科技巨头，还是众多专注AI的企业，均有大量产品已进入落地阶段。但是，技术成功不代表商业模式的成熟。
AI的商业化是个普遍存在的难题，在有着专业知识壁垒的医疗领域，更为突出。AI产品盈利能力受限，尤其是AI＋影像产品难以寻找付费方，主要在于产品对医生来说并不是刚需，有了是锦上添花，没有也不耽误正常工作。
以DeepMind为例，尽管这家公司在技术上已经处于行业领先地位，但在商业化方面，仍处于尴尬境地。公开资料显示，DeepMind在2016年亏损1．235亿英镑，2017年亏损3．02亿英镑，2018年亏损4．7亿英镑。前文提到，今年DeepMind Health已经并入Google Health，这一动作，也被视为DeepMind Health实现商业化的机会。
本次Google和Mayo Clinic的合作，AI是重点。为了工程师可以与研究人员、医生和数据科学家紧密合作，Google将在罗切斯特Mayo Clinic附近专门开设新办事处。
目前，谷歌在北美已有26个办事处，专门为Mayo Clinic开设办事处，足以见其对合作的重视。近距离的紧密接触和交流，AI产品的开发有望与医疗场景更贴合，更尊重一线医护人员的需求，击中医疗痛点，进而在商业化方面取得重要突破。我们期待未来能从Google公开信息或业绩报告中看到这样的数据。
4、避免同质化竞争
Mayo Clinic的肺病医生Steve Peters在宣告合作关系的视频中说，Mayo Clinic希望使用技术更好地管理患者的手术后，以及在医生预约后使用家中的可穿戴设备，并且与Google合作改进这些技术工具。
“与病人和医师的直接接触，以及外科手术和程序操作，仍然是必不可少的。但我们越来越多地希望寻找工具，使我们能够在需要随访但不需要病人亲自来的情况下，管理患有慢性疾病和复杂疾病的病人，避免他们长途跋涉回到罗切斯特。”Steve Peters说。
此外，Mayo Clinic还将使用Google技术开发具有AI功能的数字诊断技术的虚拟护理，并增强其进行医学研究的能力。
也就是说，双方在AI技术的应用合作上，至少可能涉及慢病管理、诊后随访、虚拟护理等场景。此外，谷歌DeepMind的AI产品还涉及眼病筛查、疾病预测等领域。Google产品的多样化，能为合作伙伴带来全方位、系统化的解决方案。
而国内医疗AI大多扎堆在影像这个细分领域。医学影像固然有着巨大潜力，但除了上述提到的细分领域之外，还可将医疗AI用于药物研发、健康管理等方面。科技公司在影像领域进行了技术积累之后，可以考虑布局差异化的产品线，避免同质化竞争。
文 ｜ 张晓旭
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