Google Research 於 The Check Up 活動：從醫療創新走向真實臨床環境

Google Research 於 The Check Up：從醫療創新到現實臨床環境

2026 年 3 月 17 日

Avinatan Hassidim，Google Research 研究副總裁；Katherine Chou，Google Research 產品副總裁

AI 在幫助數十億人活得更長壽、更健康方面能發揮關鍵作用。今天在 The Check Up 活動中，我們的同事分享了我們如何進入一個創新新時代，致力於讓科學和臨床研究普及化。

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十年來，我們不斷推進基礎電腦科學研究，以應對現實世界的醫療挑戰，追求科學與臨床發現。雖然當今 AI 研究的速度驚人，但我們的責任感始終堅定不移。我們秉持最高的準確性標準，並與全球的醫療服務提供者、科學家、醫院、公共衛生官員和學術界密切合作，確保我們的創新是安全且有益的。

對我們而言，醫療 AI 的未來意味著每個人都能獲得高品質的照護。以下是今天活動中重點介紹的最新突破概覽。

邁向個人化醫療的 AI

AI 讓臨床醫生能夠全面評估患者，並深入進行真正的個人化照護。我們與 Fitbit 合作，在全美進行了一項研究，以確定 AI 驅動的下一代預防性照護會是什麼樣子。我們發現，模擬協作醫療團隊的「個人健康代理人」（Personal Health Agent, PHA），比僅追蹤步數或卡路里的單一任務應用程式更能有效支持長期健康。PHA 扮演一個整合團隊的角色，由數據科學家、領域專家和健康教練組成，提供統一的智慧和持續的支持。我們還發現，透過利用大型多模態模型，我們可以將來自穿戴式裝置的日常數據轉化為個人化見解，為使用者的睡眠、健康和體適能提供指導。

作為臨床醫生協作者的 AI

AI 有潛力提高照護標準，並讓臨床醫生能有更多時間陪伴患者。

上週，我們分享了與倫敦帝國學院和英國國家醫療服務體系（NHS）合作進行的兩項研究結果，發表於《自然·癌症》（Nature Cancer），揭示了 AI 如何改善乳腺癌檢測。我們策劃了多樣化的全球數據集，並透過專家醫生的共識開發了高度可靠的基準數據集（ground truth datasets），使我們的診斷模型達到專家級的表現。我們的實驗性研究 AI 系統識別出了 25% 先前被漏診的「間隔癌」（interval cancers）——這些病例通常會避開傳統篩檢，並在症狀出現後才顯現。當將此功能整合到現有工作流程中時，該系統展現了安全減輕放射科醫生工作負擔的潛力，讓他們能投入更多時間於直接的患者照護。

我們的實驗性研究 AI 系統可以幫助放射科醫生識別乳腺癌病例。

我們在臨床期刊上發表 AI 研究結果，透過同行評審確保透明度、可重複性和穩健性。這些出版物讓我們與印度、泰國和澳洲各地醫學研究機構及眼科醫院的全球臨床醫生網絡建立了聯繫。我們共同擴展了糖尿病視網膜病變（一種若能及早發現即可預防的致盲主因）的篩檢模型，提供了超過一百萬次篩檢。透過這些合作夥伴關係，患者最快只需兩分鐘即可獲得診斷，這有可能挽救他們的視力。

代理型 AI（Agentic AI）的興起正在將技術從工具轉變為醫療提供者的真正協作者。一個典型的例子是 AMIE，這是由 Google Research 和 Google DeepMind 開發的研究型多代理系統。我們最新的研究發現，它可以對病史、實驗室結果和複雜的醫學影像進行解讀和推理。它透過同時分析患者健康的完整圖譜，識別出可能被忽視的模式。我們目前正與貝斯以色列女執事醫療中心（Beth Israel Deaconess Medical Center）在臨床研究環境中測試 AMIE，探索它如何幫助減輕患者就診前即時詢問病史的負擔，同時標記緊急症狀。我們最近還與 Included Health 合作，啟動了首個經機構審查委員會（IRB）批准的全國性研究，以評估 AI 驅動的遠距醫療照護。

作為醫療開發者生態系統基石的 AI

我們正採取措施賦能全球社群，以擴大社會創新。我們的「醫療 AI 開發者基礎設施」（Health AI Developer Foundations, HAI-DEF）提供免費的開放權重模型和開源配套工具，幫助開發者構建 AI 賦能的下一代醫療應用程式。

MedGemma 是 HAI-DEF 的一部分，是一套醫學文本和影像解讀模型，支持高維度 3D 影像和醫學專用的語音識別。MedGemma 已從理論研究模型轉變為全球醫療提供者和研究人員的開發啟動平台。

最近，新德里的全印度醫學科學學院（All India Institute of Medical Sciences）使用 MedGemma 為門診分流和皮膚科篩檢應用程式提供動力。在新加坡，衛生部正在微調 MedGemma，以構建適用於基層醫療和專科環境的在地化多模態模型，讓健康資訊的獲取更加普及。今年早些時候，我們與 Kaggle 合作發起了 MedGemma 影響力挑戰賽，邀請開發者原型化以人為本的 AI 應用，幫助我們彌合 AI 研究與臨床影響之間的鴻溝。我們收到了超過 850 份投稿，並將於下週公佈獲勝者。

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在印度，MedGemma 正被應用於整個醫療週期，旨在改善醫療專業人員提供患者照護的方式。

作為公共衛生導航員的 AI

我們對醫療的願景從單個細胞一直延伸到行星層面。我們現在正利用 Google Earth AI——我們的地理空間模型和數據集集合，提供深度的行星智慧——進行公共衛生研究。PDFM 見解為人口行為與環境因素之間複雜的相互作用提供了寶貴的見解。這類智慧可以幫助將數十年的研究轉化為對社區有效且主動的照護。

例如，隨著麻疹疫情的上升，西奈山醫院和波士頓兒童醫院/哈佛大學的研究人員將我們的數據與調查相結合，產生了針對幼兒 MMR 疫苗覆蓋率的「超高解析度」估算，精確到郵遞區號級別。這揭示了與近期疫情爆發相吻合的低疫苗接種集群，並能協助公共衛生團隊進行更主動的在地推廣。

Google Earth AI 可以幫助公共衛生官員了解人口行為與環境因素的複雜交互作用，將獨特的見解與特定地區或背景的健康資訊相結合。

作為生物醫學和科學發現加速器的 AI

我們也看到在整個科學方法中使用 AI 的強大動能，在生物醫學和生命科學研究方面取得了令人期待的早期成果。Co-Scientist（Google Research、Cloud AI 和 Google DeepMind 的合作項目）以及 Gemini Deep Think，正成為假設生成的寶貴 AI 協作者。我們在 AI 驅動的專家級實證軟體方面的研究更進一步，讓我們能將科學計算過程重新想像為由進化編碼代理人（evolutionary coding agent）運行的一系列並行實驗。我們已在單細胞分析、公共衛生和神經科學等廣泛的多學科挑戰中測試了這些系統。

基於我們在基因組學創新的歷史，我們開發了 DeepSomatic，這是一款基因組數據分析研究工具，旨在更準確地識別與癌症相關的遺傳突變。在對多種癌症類型進行測試時，DeepSomatic 識別出了先前最先進工具所遺漏的關鍵變異，為我們的合作夥伴改進癌症研究、診斷和治療提供了潛力。

醫療的新時代

我們正處於一場深刻變革之中。我們在多模態開放權重模型和多代理系統方面的研究，有潛力讓醫療更加準確和個人化，讓疾病更易檢測且更易治療，並讓公共衛生生態系統更具韌性。

在推進突破性研究的同時，我們繼續堅持最高的科學嚴謹標準，並負責任地將研究從實驗室帶到臨床環境，與患者、醫療專業人員、公職人員、研究人員和科學家密切合作。我們相信，如果我們構建的模型和系統是以尋求真理為目標，並基於證據、透明度和可重複性，我們將能看到改變生命甚至挽救生命的成果。我們很高興能實現 AI 的全部益處，幫助世界各地的每個人活得更長壽、更健康。

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