Andrew Trister,Verily 首席医学和科学官
照片由 Verily 提供
Alphabet 的生命科学子公司Verily 去年宣布进行战略重组,将重点转向利用人工智能和数据科学来改善精准健康选择。
Verily 首席医疗和科学官 Andrew Trister 接受MobiHealthNews采访,讨论了该公司对人工智能技术的使用、与科技巨头谷歌的合作,以及该公司未来的令他兴奋的地方。
MobiHealthNews:您能向我们的观众介绍一下 Verily 及其用途吗?
Andrew Trister: Verily 于 2015 年从 Google X 中诞生。它从研究开始,一直在审视整个医疗保健生态系统。因此,建造设备,寻找测量疾病的新方法(一种计量问题),并能够提供护理。因此,这主要是通过我们的糖尿病护理管理系统 Onduo 实现的。然后从事护理融资工作。所以,Granular是一款止损保险产品。
因此,如果您考虑一个人如何获得更好护理的每个不同痛点,您就可以考虑更好的测量的应用。这就是数据生成问题,从数据中获得更深入的见解和知识,然后采取行动。
因此,这些都是自 Google X 最初投资以来构建的所有部分,我们认为从 24 世纪到 25 世纪,所有这些事情都会相互加强,这样我们就可以真正推动关于人们如何使用的不同观点。以公平的方式获得他们的护理,然后获得更好的结果。
MHN:公司经常与谷歌合作吗?
Trister:因此,Google Health Research 内部启动了许多项目,这些项目已转移到 Verily 来构建产品。其中一些几乎是两家公司之间谅解备忘录的合作伙伴关系。
最好的例子是谷歌健康研究在《自然》杂志上发表了一种算法,通过观察眼睛的后部,也就是视网膜的图像,来确定一个人是否可能患有糖尿病视网膜病变。他们还继续做其他事情,例如对男性或女性眼睛进行分类,这是人类无法做到的事情,以证明人工智能应用程序的实用性。
但任何类似算法的问题是它在当今工作流程中的位置,以及如何真正给人们带来影响?因此,出现的主要问题之一,就是与 Verily 的合作以及 Verily 内部卓越的硬件发挥作用的地方,真正涉及到的问题是,如何获取手机背面的一些图像?眼睛?
所以我们建造了一个几乎完全自动化的视网膜相机,它被称为 Verily 视网膜相机,该设备允许人们拍摄眼后图像,然后在它上面有人工智能。我们使用了谷歌的人工智能,然后我们正在与其他公司合作,这些公司也构建了其他人工智能模型,这些模型将展示这种实用性,首先从分类诊断开始,然后扩展到更大的范围。我们对可测量的应用感到兴奋,就像谷歌在性别分类等方面所做的努力一样。
您不一定需要根据视网膜图像来做到这一点,但也许我们可以从这些类型的事物中确定其他疾病。那么,一旦您安装了该设备,您还可以做什么呢?所以这是一个持续讨论的领域。
MHN: Verily 希望在其产品中使用 Med-PaLM 吗?
Trister:我们一直在讨论 Med-PaLM 的实用性、其中的模型,以及我们如何利用新颖的多模式方法。所以就有了 Med-PaLM,显然,Gemini 上正在做很多工作。所以,我们当然正在探索它会是什么样子,但我们并不固定只与谷歌合作。
我们一直在研究其他应用程序。如果我们发现我们拥有正确的数据基础设施,我们就可以不知道有哪些主要的 [genAI] 模型。因此,我们在 Verily 构建的许多产品都是与众不同的,与 Azure、谷歌云或 AWS 等不同。然后才是真正给人们带来影响的东西。
我认为很多生成式人工智能应用程序关注的重点更多地集中在后台部分。我们主要通过保险公司完成其中一些工作,但我们看到使用这些工具可以做出的最大改变甚至在人们成为患者之前就已经出现在他们面前。那么,我们如何帮助人们应对医疗保健系统这个疯狂的问题呢?
MHN:您现在在 Verily 中最兴奋的是什么?
Trister:医疗保健领域有很多非常强大的工程应用和非常棘手的问题,Verily 决定直接解决。但其中一些过去是孤立的项目。
因此,像视网膜相机这样的产品是一个巨大的产品,但它的构建方式并不能全面解决我们在卫生系统中看到的所有不同的痛点。我们现在可以开始以新颖的方式将事物联系在一起。
如果我们能够开始证明,事情实际上在多个不同的点上是相互加强的,我认为这就是为人们创造真正价值的地方,因为他们可以过上更健康、更好的生活,并且不会增加成本。
几十年来,技术一直是医疗保健成本的主要驱动因素,如果我们在未来足够长的时间内降低成本曲线,最终可能会弯曲成本曲线。