本文转载自基因慧
上周，谷歌和微软相继召开了2018年开发者大会，分别宣布建设全球AI中心以及发布千万美元AI计划，并重火力集中IT+BT融合的生命健康领域。谷歌、微软、亚马逊、苹果以及腾讯等科技巨头布局生命健康领域有哪些讯号？
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Google I/O 2018年开发者大会
会议风向：今年是谷歌战略从“Mobile First”全面转向“AI first”的第二年。宣布将在全球开设人工智能中心，意在 “All in AI” 。谷歌CEO Sundar Pichai：医疗是AI能改变的重要领域之一。 （以下分享会上发布的3 项 IT+BT 应用）
【应用一】AI辅助视网膜病变诊断
图，谷歌CEO Sundar Pichai介绍AI辅助糖尿病视网膜病变诊断项目AI系统基于大量视网膜图像进行深度学习，检测糖尿病视网膜病变，辅助医生早期诊断。已于去年在印度的医院开展临床试验工作，进展顺利。该深度学习模型同样适用于其他疾病，谷歌已经利用该项技术实现预测患者五年内发生心血管疾病风险的功能。
【AI辅助疾病诊断研究成果丰硕】
2017年，PubMed关于深度学习的研究高达700+篇文章，AI辅助疾病诊断的研究成果示例如表1：
表1，生命科学领域深度学习科研成果示例（3例），基因慧制表
【AI辅助疾诊断的挑战】
1）缺乏足够的高质量数据，难以提高诊断准确率。
2）需建立临床规范。
3）对临床医生更多的培训。
【应用二】AI扫描电子健康记录谷歌通过使用机器学习扫描电子健康记录（EHR），从而计算患者未来疾病风险以辅助医生治疗。已与加州大学旧金山分校、斯坦福大学医学院和芝加哥大学医学院达成合作，够通过检索患者EHR数据，预测住院病死率。
【应用三】AI语音助手应用远程医疗
以下这段视频是最近火爆新媒体的谷歌“造人”——Google Assistant的电话预约场景，不仅能模仿人的流利问答，还能灵活处理问题，几乎可“以假乱真”（视频2'24'')。
视频，Google Assistant拟人预订理发和订餐不同于 Apple的Siri 和 Microsoft的Cortana，Google Assistant 的语音互动更为智能。男声或女声的流利对答，适时加入语气词。遇到问题具有分析能力并灵活处理。比如听到人说“稍等”时，AI回复“嗯哼”然后处于等待状态；当被问“剪发还是烫发”时回复“简单修剪一下”等。Google Assistant 有望应用到生命健康领域实现远程问诊，包括对病人表型描述的录入和问答，对医学影像进行分析，协同医生远程给出诊断结果和建议疗法，特别地，可以大幅度改善偏远地区医疗资源匮乏问题。
谷歌的母公司在生命健康领域布局广泛
下表为Alphabet的产业版图（表2），其中高亮部分为生命健康领域布局：
表2，谷歌母公司Alphabet的布局，基因慧制图，信息整理自网络
应用深度学习的生命健康领域企业举例（表3）：
表3，应用深度学习的生命健康的公司示例，基因慧制表
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微软 2018年 Build 开发者大会
会议风向：微软CEO Satya Nadella：AI和云计算将会成为微软接下来发展的重点。继“AI for Earth”计划之后，推出“AI for Accessibility”计划，5年内投入2500万美元，利用AI改善残障人群生活质量。 （以下分享 2 项 IT+BT 应用）
【附录：AI for Earth计划】
2017年，微软宣布展开“AI for Earth”项目，为解决气候变化问题，投资5200万美元，开发基于云计算以及人工智能的平台。
图，“AI for earth”计划
应用一：数据爆发下的云平台建设
图，2020年将迎来数据爆发到2020年将迎来数据洪流爆发的时代，一个人每天产生的数据就有1.5GB（这里微软并没有提到基因组数据，后者数据是数以百倍和千倍），一个家庭每天会产生50GB的数据。为此微软搭建了Azure 云计算人工智能平台。
Azure平台特点：
1）适用于各种云计算和边缘计算的人工智能服务；
2）提供对话式人工智能；
3）通过开源框架对外开放；
4）实时人工智能基础架构。
【云平台对于基因组应用的必要性】
2017年，Illumina 发布的 NovaSeq 6000，运行一次可产生0.5-6 Tb数据，其最大数据量已是2014年 Hiseq X Ten 的3倍，是2010年HiSeq 2000 的31倍。
人类基因组数据约为3Gb，全基因组测序数据（测序深度为30）约为100Gb，分析过程数据累计达1Tb，这不包括微生物组、蛋白组、代谢组等数据；测序仪每一年新款发布的快速迭代大幅压缩生产周期和成本，而云平台则为基因大数据爆发式增长提供快速高效的存储、分析和数据挖掘平台。
应用二：云计算应用于EHR基于云计算的医疗保健方案提供商 Datica 亮相今年的微软 Build 开发者大会；通过Datica 的云平台与 Microsoft Azure 云平台的协同工作，实现电子健康记录（EHR）在 Microsoft 365（办公软件系统） 的应用，这里包括和HIPAA，HITRUST，GDPR和GxP兼容。
其他：数据录入，免疫图谱和辅助诊断等2017年，微软宣布 AI 驱动的医疗研究计划 Healthcare NExT，旨在减轻医生的数据录入任务，分流病人并且监督院外护理。2018年，微软和 Adaptive Biotechnologies 合作，建立血液测试筛查系统，利用 AI 构建免疫系统图谱，及早确诊几十甚至数百种重大疾病。2018年，微软与阿波罗医院合作，开发新的机器学习算法，预测心脏疾病的风险以及辅助诊断。
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苹果、亚马逊等科技巨头
苹果开发者大会
苹果开发者大会2017年盛况：苹果CEO库克：过去20年最大风口是互联网，未来20年最大风口是人工智能。参会：5300名开发者发布的相关内容：
1）智能穿戴
苹果发布的 watchOS 4界面中可以看到包括健身信息、时间等等，将Siri智能加入到watchOS后，可以提醒用户更多日程安排。在未来，用户或可通过苹果手表等智能穿戴设备实时监控身体健康信息，在线预约医生。
2）智能家居
智能音箱与Siri实现连接，可以控制智能家居设备，将有助于大幅提升残疾人群的生活水平。
亚马逊 AWS re:Invent 大会
2017年亚马逊开发者大会盛况：参会：43,000名现场观众发布的相关内容：
1）AI：发布支持深度学习的无线摄像头 AWS DeepLens，以及 Amazon SageMaker。Amazon SageMaker包含10种最常见的机器学习算法，可以将性能提高10倍。可以应用于生命健康领域影像、基因数据的数据挖掘和手术视频的深度学习等。
2）数据库：亚马逊发布的Amazon Neptune是一个快速可靠且完全托管的图形数据库服务，可以轻松构建和运行使用高度连接的数据集的应用程序，可应用于疾病家系图谱，基因组数据可视化等方面。
3）云计算：AWS Fargate可以帮助云上部署和管理容器，而无需管理任何底层基础设施，轻松扩展应用程序。对于临床机构部署提供很大易用性。
腾讯、阿里和科大讯飞
腾讯：2016年底，参与投资碳云智能，投资金额超1亿美元。2017年，发布腾讯觅影，“AI+医疗”的国家级标杆，专注AI辅诊和AI影像。2017年，入选首批国家新一代AI开放创新平台，建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台。2018年，与Google共同领投晶泰科技，后者致力于用AI加速药物研发。2018年，腾讯AI Lab与自然科研达成合作，专注“AI+医疗”领域。
阿里：2017年，阿里云推出的人工智能系统ET医疗大脑，AI辅助诊断。2017年，阿里健康发布“Doctor You”医疗AI系统，是“智慧医疗”的集成平台。
科大讯飞：2017年，入选首批国家新一代AI开放创新平台，建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台。2017年，联手中国医学科学院北京协和医学院，共建“中国医学科学院-科大讯飞医学人工智能研究中心”。
【编后语】国务院办公厅于今年4月正式发布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，生物技术也将继大数据之后，成为第二个以技术为主题占据国家发展战略地位。不仅如此，大数据时代，知识产权的价值评估和交易也即将从这个领域开先河。
基于IT的大数据和互联网改变生产力（效率），而基于BT的生命健康正在改变生产关系，特别是医疗健康方面的供给方、支付方和服务评价方的关系。对于工业，C2B的个性化生产也将从这一领域入手，满足个性化需求、弹性生产和全信息化社区网络。IT和BT的双赋能，让我们很快看到从深圳、福州、贵州等地开始，数字生命健康成为新经济的基础设施，拉开智能生活和新业态的序幕。