去年，當蘋果決定加入“Argonaut Project”計畫時，外界極為訝異，因為這是一個電子病歷交換標準開放推廣計畫，和蘋果既有的OS封閉系統(tǒng)作風完全不同。
這個民間醫(yī)療組織HL7所發(fā)起的開放式標準，有了蘋果支持，鼓舞了醫(yī)療產業(yè)數位化的推動者，因為過去在缺乏信任溝通的生態(tài)系統(tǒng)中，電子病歷很難真正做到流通，難怪計畫領導人Micky Tripathi已開始想像，蘋果認證過的App生態(tài)，讓醫(yī)療數據產生更大的價值。
那么，什么原因讓蘋果的態(tài)度轉變了呢？關鍵就是“人工智能”。不過，業(yè)界人士不諱言指出，電子病歷資料難以流通的瓶頸之一，是整個醫(yī)療產業(yè)鏈缺乏結構性資料，而人工智能的成敗又取決于資料可靠性，因此，即使現在有了蘋果加持，還得要建立一套標準來確保資料品質才有可能。
據Healthcare IT News指出，2017年已有86%美國醫(yī)院正在使用某種形式的AI，許多醫(yī)療機構也都展開AI專案，而FAAMG（為Facebook、蘋果、亞馬遜、微軟及Google英文字首簡稱）等科技巨頭已意識到龐大商機，也要特定策略在此產業(yè)快速開展，促使以消費者為中心建立的生態(tài)系統(tǒng)開始成形，替代以往醫(yī)療的“白色巨塔”！目前光是美國的健康照護行業(yè)產值，就高達4.5兆美元，約占美國GDP的五分之一。
云端醫(yī)療、基因運算興起，亞馬遜和Google占盡優(yōu)勢
場景轉到西雅圖，亞馬遜公司最近一年密集邀請醫(yī)院管理人員往總部開會，交換彼此對B2B業(yè)務的看法：如果亞馬遜讓醫(yī)院用“一站式訂購”方式來采購門診病房、手術室和急診室所需的醫(yī)療用品，如何讓訂購系統(tǒng)變得更完善？
這是亞馬遜的老本行，卻戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢。因為從下單平臺和醫(yī)院連結，與經銷商、生產商簽訂采購合約的方式都與過去不同，過程中涉及有更多的法律和責任問題，甚至包括個人隱私。相較之下，反而不如云端服務事業(yè)AWS在醫(yī)療生技產業(yè)上的業(yè)務推動快速。
光是云端醫(yī)療及基因運算市場，2018年將達到10億美元，投資銀行FBR Capital分析師Daniel Ives認為，亞馬遜和Google這種大型云端公司在基因資料儲存的處理運算、安全性和分享能力，雖然遠超過一般學術機構和醫(yī)療公司，市場需求還是會愈來愈大。主要因為人類基因組含有DNA的遺傳信息，每一個人體細胞都有同樣基因資訊，從學術機構和藥品制造商己經開始對數百萬人基因組進行排序，AWS和Google還能夠提供資料分析服務，讓科學家進一步利用DNA資料來研究。
科技大廠很早就進軍醫(yī)療，但隨著AI的發(fā)展，從基因到平臺，全新市場正在誕生。
這也是亞馬遜和Google、微軟正面對決的市場。基因研究相關企業(yè)握有龐大數據，成為大型科技公司一開始鎖定的標的，像亞馬遜、微軟、Google都共同投資針對癌癥早期跡象發(fā)現遺傳資訊的Grail公司，因為癌癥早期發(fā)現的存活率是末期的五倍，后來騰訊也加入投資。
Grail后來還合并了香港中文大學李嘉誠與健康科學研究所所長盧煜明2014年創(chuàng)立的Cirina，讓美國和亞洲研究循環(huán)游離DNA（cfDNA）的力量進一步整合，快速推進檢測早期癌癥和自體免疫性疾病的技術。“我們研發(fā)能力將有所突破，更接近降低全球癌癥死亡率的目標。”Grail執(zhí)行長Jeff Huber說。
從基因到平臺，微軟、亞馬遜、Google正面對決
Google旗下的人工智能公司DeepMind正和英國的全民醫(yī)療系統(tǒng)NHS合作，開始有效分析數據；Google也推出工具Deep Variant，以人工智能繪制個人基因藍圖，找出有助于控制病況的特定基因或基因突變。此外，Google的母公司Alphabet所投資的“Google Genomics”，則是用運算法來進一步提供深度學習。像采用“影像辨識技術”來協(xié)助醫(yī)生判讀醫(yī)學成像，包括診斷糖尿病視網膜病變、乳腺癌腫瘤轉移等等。
對于經驗豐富的醫(yī)生來說，可能一眼瞄過X光片、電腦斷層攝影（CT）或核磁共振（MRI）影像報告，就知道問題所在，但年輕醫(yī)生難免出現誤差。
以“視網膜眼底影像數據”為例，Google團隊便應用深度學習技術TensorFlow，透過專業(yè)醫(yī)生的協(xié)助，從具有12.8萬張的數據集中，創(chuàng)建出如同專業(yè)醫(yī)生判斷病變能力的模型，未來便可透過該模型在系統(tǒng)上得出診斷結果，讓寶貴的醫(yī)療經驗傳承下去。TensorFlow機器學習也能支援DNA測序。
和Google一樣在軟件方面較勁的微軟，早在2009年就啟動Microsoft Biology Initiative專案，給生物資訊學領域帶來新的技術和工具，接下來從基因科技開始切入云端，2016年7月，微軟宣布發(fā)表DNA讀寫工具，推出DNA的“端到端”保存資訊系統(tǒng)。
2016年10月，微軟推出全新基因組分析工具包（Genome Analysis Toolkit，GATK）。對比之前的版本，GATK的運算效率可提高七倍，這些節(jié)省下來的時間對于急重病患者具有重大意義，微軟進一步希望利用“DNA 電腦”技術攻克癌癥，這是一種超小DNA電腦，能進入人體運行，監(jiān)視癌細胞并且對癌細胞進行重新編碼，讓癌細胞轉化為健康細胞，希望在十年之內解決癌癥問題。
科技巨頭從2016年開始紛紛提出高效能的架構，來主導深度學習框架或程式庫，包括 Facebook的Caffe和Caffe2、GOOGLE的TensorFlow、亞馬遜的MXNet、PyTorch等等，科技巨頭之間的架構開放競合，也進入第一回合布局。
2017年9月，微軟宣布和Facebook共同推出開放神經網絡交換格式（Open Neural Network Exchange，ONNX），來提升神經網絡框架格式間的互通性，其中就沒有包括GOOGLE的TensorFlow。不過這些競合已讓開發(fā)者大大降低訓練模型的門檻，可以自由選擇從神經網絡中編寫程式，或是調整框架中模型來訓練與設計算法。
科技大廠紛至沓來，醫(yī)療大廠GE、西門子、飛利浦加速攻防
根據Healthcare Dive資料，2017年第二季醫(yī)療產業(yè)共有29件人工智能投資案，這是單季新高，全年投資案也創(chuàng)下新高，這股熱潮還會繼續(xù)延燒到2018年。顧問機構Accenture就指出，AI技術正在重組人們對醫(yī)療服務的現代概念，AI工具的投資部署在十年內將劇增至1千5百億美元。
科技大廠來勢洶洶，老牌醫(yī)療大廠也不會坐以待斃，GE就全力加速，2017年GE Healthcare成為第一家采用NVIDIA GPU Cloud云端平臺的醫(yī)療設備商，NVIDIA的AI芯片將導入全球50萬臺GE的電腦斷層檢查儀（Revolution Frontier CT）中，加速醫(yī)療數據處理、分析，影像處理速度快兩倍，還能降低輻射量。
GPU加速深度學習，打造更復雜的神經網絡和影像顯示，足以擴及醫(yī)療圖像、大量數據處理，為病患血流提供可視化和量化數據，如肝臟、腎臟病變的臨床檢測，增進醫(yī)療狀況評估、臨床診斷決策等醫(yī)療應用。大大改善醫(yī)師的工作流程以及節(jié)省大量時間?！坝ミ_未來幾年一定會擴大AI在醫(yī)療面的應用?！庇ミ_的AI研究員Kimberly Powell說。
歐洲醫(yī)療大廠飛利浦，則早就看見全球先進國家的老年人口己占15％，未來20年內還會再增加兩倍，達到30%，醫(yī)療器材需求以倍速成長，所以飛利浦很早就把醫(yī)療部門切出來，更靈活的面對挑戰(zhàn)，并在全球不斷購并擁有病情監(jiān)測、精密影像檢查設備廠商，從2006年開始，甚至每年購并二到七家高成長的醫(yī)療公司。
2018年歐洲最大工業(yè)集團西門子（Siemens）旗下醫(yī)療設備事業(yè)，預定明年在法蘭克福掛牌上市，也將是德國20年來最大規(guī)模的IPO案。西門子的醫(yī)療影像與診斷部門Healthineers身價約400億歐元，西門子最高將釋出醫(yī)療事業(yè)的25％股份，也將是1996年德意志電信（Deutsche Telekom）130億美元以來最大宗IPO。西門子醫(yī)療強化資本結構之后，將繼續(xù)迎戰(zhàn)全球科技巨頭的挑戰(zhàn)。
AI讓平等醫(yī)療更進一步，Facebook選擇從人類細胞圖譜切入
事實上，傳統(tǒng)電子醫(yī)療集團和科技巨頭的競爭，從AI開始進入白熱化，也有利于人類健康的下一步發(fā)展，IBM Watson Health健康長Kyu Rhee博士曾提出醫(yī)師AI三大原則：目的、透明和技能：都是為了幫助人類，而不是取而代之，瑞伊博士認為AI是一種新技能，當“人類 AI”（Human AI），才完整增強人們的能力，“人類 AI”適用于臨床醫(yī)生、管理人員和健康IT專業(yè)人員。
更精準、更有效率、更加透明化、成本也更加便宜，讓“平等醫(yī)療”的概念，有可能進一步開展。
2010年英國學者Michael Marmo曾發(fā)表論文指出，在英國，最貧窮的一群人比最富有的一群人，平均少活了七年，也比較容易發(fā)生失能。在美國，相較于白人，黑人死于心臟病和中風的機會分別高出29%和40%。
“平等醫(yī)療”的需求，正是FAMMG等科技巨頭的競合全新起點。因為社會、經濟、教育等種種不平等，透過AI能代替人手短缺的人類醫(yī)生做初步的診斷，資訊的不平等，也可以透過AI來學習，創(chuàng)造其他的可能性。
Facebook創(chuàng)辦人扎克伯格夫婦2015年就設立Chan Zuckerberg Initiative，計劃未來十年將投資30億美元，資助全球的科學家研究疾病治療，第一個專案就是投入6億美元建立Biohub研究中心，將科學家和工程師聚合在一起，共同研發(fā)預防、治療及管理疾病的工具，并大力贊助“人類細胞圖譜”（Cell Atlas project）的完成。
“人類細胞圖譜”將細胞各種狀態(tài)整理出來，讓人們可以更快了解自己的細胞，進一步防制疾病，因為扎克伯格（Mark Zuckerberg）觀察，目前用于治療人類疾病的費用，至少是疾病預防的50倍，“這需要改變！”扎克伯格說。
扎克伯格是FAAMG中最年輕的創(chuàng)業(yè)者，所以他敢喊出“2100年”結束前要控制所有疾病，離現在還有82年，所以也愿意從最基本的“人類細胞圖譜”做起，而Biohub的負責人史丹福大學生物工程學教授Steve Quake博士，擁有735項專利，能幫助Facebook的醫(yī)療大計一步一步打下基礎。
另外，Facebook專長的社群科技能力也繼續(xù)發(fā)揮功能，像密西根大學研究人員開發(fā)“Genes For Good”應用平臺，利用Facebook招募志愿參與者，讓參與者可使用“Genes for Good”參與基因檢測研究、探討健康相關的資訊，彼此幫助了解自己和他人日常生活和基因變化比較，進一步達成日常健康的目標。從基礎圖譜到社群，都是為了提升效率，解決資源不足，追求未來的平等醫(yī)療服務。
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