在上周的Lake Nona全球健康影响力论坛上，我重点分享了人工智能如何实质性改进医疗保健并推动科学进步。我们最近在AI领域的突破为提升医疗可及性、个性化水平和科学发现效率带来了前所未有的机遇。以下是我们在医疗领域与全球合作伙伴的进展更新，以及最新发布的AI协同科研系统。
AI让精准健康信息更易获取
谷歌始终致力于确保人们在需要时能获取相关优质健康信息。通过Google Lens应用，用户可通过拍摄皮肤图像进行视觉相似病症搜索；在YouTube平台，我们与克利夫兰诊所等权威机构合作测试AI工具，协助健康创作者发布高质量内容。
面向医疗从业者，我们推出的MedLM和Search for Healthcare系统能提供专业医疗问题解答。这些工具已集成在谷歌云Vertex AI平台，既帮助临床医生做出更精准决策，也为患者提供个性化诊疗方案。我们的医学事实性研究确保语言模型生成的健康内容尽可能基于可靠事实来源。
生成式AI推动个性化医疗发展
借助多模态与对话式AI的突破，我们正在重塑以预防为主的个性化医疗模式。
从X光片到电子病历，现代医学具有多模态特征。基于MedLM研究，我们开发了Med-Gemini（基于Gemini的下一代医疗模型），该模型整合Gemini的多模态与推理能力，并经脱敏医疗数据微调。研究显示Med-Gemini在模拟美国医学考试中取得91.1%的准确率，能有效解读3D影像并回答复杂临床问题。
在临床诊断领域，我们正在测试Articulate Medical Intelligence Explorer（AMIE）。这个AI系统专为诊断推理与对话优化，可模拟临床问诊流程，通过智能提问辅助鉴别诊断，并在专科领域实现同理心交流。
在可穿戴设备领域，我们开发了Personal Health大模型，作为Gemini的微调版本，能够解析传感器数据（如步数、心率），生成个性化睡眠与健身建议。
AI改善全球健康成果
早期疾病诊断对提升治疗效果至关重要。过去十年我们开发了乳腺癌、肺癌和糖尿病视网膜病变的AI检测模型。通过与合作伙伴在印度和泰国开展的公益项目，未来十年将提供600万例糖尿病视网膜病变筛查。Apollo Radiology International将基于我们的技术开展300万例免费筛查。在非洲，我们开发的胎心监护机器学习模型已在医疗资源匮乏地区显现应用价值。
我们还构建了Health AI开发者基础平台，包含开源模型和资源工具。基于Open Health Stack（OHS）的解决方案已在非洲、南亚和东南亚部署，支持数百万患者的基层医疗服务。
AI加速科学发现进程
作为科学发现的协同工具，AI Co-Scientist（AI协同科学家）系统基于Gemini 2.0的多智能体架构，已在多个领域展现突破性能力：提出急性髓系白血病药物新用途、肝纤维化治疗靶点新假说，并解析抗菌耐药性的基因水平转移机制。这些复杂应用验证了AI辅助科研的创新潜力。
我们坚信，AI技术正在形成"研究突破-现实应用"的加速循环，通过全球合作负责任地推进医疗普惠化发展。2024年我们已发表50余篇前沿健康研究论文，最新发布的2025健康影响报告展示了更多实践成果。这种技术进步将持续为全球数十亿人带来健康福祉。
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