圖片來源Mashable

谷歌DeepMind與英國國民健康服務（NHS）達成的協(xié)議引起了人們的擔心，因為協(xié)議讓谷歌可以獲得三家倫敦醫(yī)院中所有病人的數(shù)據(jù)信息，而非僅僅是其開發(fā)應用相關(guān)的具體醫(yī)學信息。

早在2月的時候，DeepMind宣布與NHS合作，為治療腎臟疾病的醫(yī)生打造一款APP。公司還收購了一個名為Hark的醫(yī)療任務管理APP，該APP由倫敦帝國學院打造，還處于早期階段。收購APP的目的顯而易見是基于此技術(shù)繼續(xù)建設APP。

AI的巨大潛力

Streams的目的是為工作在醫(yī)療一線的醫(yī)生和護士簡化提醒和病人信息。但是，這不是一個綜合醫(yī)療數(shù)據(jù)提醒，也不是聊天平臺。它集中圍繞一個用途：監(jiān)測急性腎臟損傷（AKI）。DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人Mustafa Suleyman說，AKI每年在僅英國就造成四萬人死亡，其中四分之一是可以避免的死亡。他在發(fā)布會上說：“Streams會在正確的時間傳輸將正確的數(shù)據(jù)。我們真正的目標，是將目前占據(jù)醫(yī)院大約97%的被動反應，轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃有袆?，最終可以避免死亡案例。這當然就需要我們最尖端的分析能力和機器學習。你如何優(yōu)化醫(yī)生護士們收到的一系列提醒？你如何識別醫(yī)療團隊中誰該收到正確的信息，以及你該如何確保他們及時跟進？” 谷歌從2月開始繼續(xù)研發(fā)APP，信息分享協(xié)議暗示DeepMind系統(tǒng)沒有足夠的數(shù)據(jù)，因而無法做出明確的評估。

DeepMind確認說，目前還沒有用機器學習和人工智能對收到的數(shù)據(jù)進行任何處理。不過，公司在網(wǎng)站上表明了自己未來一定會的：“我們今天宣布的早期測試中不包括人工智能。要確定人工智能如何應用還為時過早，但是我們非常關(guān)注其未來的可能性。”據(jù)稱，基于目前的數(shù)據(jù)分析協(xié)議，公司不能在數(shù)據(jù)庫上應用人工智能技術(shù)，那會需要附加的協(xié)議?！皵?shù)據(jù)唯一的用途是直接的病人護理，并沒有用作研究。”

不過，如果谷歌的人工智能可以成功減少醫(yī)院中的腎臟疾病死亡案例，這會打開科技在醫(yī)療領(lǐng)域的巨大空間，會讓之前DeepMind的圍棋比賽勝利相形見絀。技術(shù)不只是能在醫(yī)生耳朵里提醒病人的癥狀。人工智能的潛力在于，它能夠?qū)⑷澜玑t(yī)生和病人的信息統(tǒng)一到一個系統(tǒng)中，使系統(tǒng)具有超強的預測能力。AI可以學會預測心臟病、中風、甚至是癌癥。也許這聽起來像一個遙遠的夢，但是新的項目提供了各個時期的個人信息，這些電腦也許能夠長期追蹤小的異常狀況，從而對總體健康風險做出非常好的判斷。你可以想象一下，如果能記錄幾百萬糖尿病血液測試，我們對于胰島素高低的風險會有更好的認知。

這樣的信息如果直接丟到垃圾桶，我們會錯失巨大的良機，谷歌不會樂意看到這種信息浪費。

谷歌眼鏡已經(jīng)被應用在醫(yī)療手術(shù)中。圖片來源Express。

質(zhì)疑的聲音

但是，事情還有令人不安的一面。上周New Scientist獲得了DeepMind和英國皇家自由NHS信托(Royal Free NHS Trust)達成的數(shù)據(jù)分享協(xié)議，該信托公司處理這三家醫(yī)院的工作，每年有160萬病人在這三家醫(yī)院接受治療。該協(xié)議顯示，DeepMind Health可以獲得這三家醫(yī)院所有數(shù)據(jù)，包括入院、出院、轉(zhuǎn)院、意外和急癥、病理學和放射科以及病危護理的數(shù)據(jù)。此外，協(xié)議還包括了過去五年內(nèi)在這三家醫(yī)院就診過的所有歷史醫(yī)療記錄。這項協(xié)議的有效期到2017年9月29日，協(xié)議中規(guī)定該日期后所有數(shù)據(jù)將轉(zhuǎn)移回信托公司，任何殘余數(shù)據(jù)都必須銷毀。

引起人們關(guān)注的數(shù)據(jù)并不是在DeepMind辦公室進行存儲和處理，而是在一個簽有合同的第三方（文件中遮蔽了合作方的名稱）。經(jīng)過信息管理訓練并簽署保密協(xié)議的DeepMind員工是數(shù)據(jù)的授權(quán)使用者。

NHS的Caldicott信息管理評審系統(tǒng)暗示，使用皇家自由NHS信托的病人同意將關(guān)于他們的信息分享給谷歌旗下公司——這意味著，NHS信托不需要明確地向病人尋求同意。病人想要選擇不將信息分享給任何非NHS的機構(gòu)，就得聯(lián)系信托數(shù)據(jù)保護官員。前提是，他們知道世界上還有這份信息分享協(xié)議的存在。這種麻煩的設置，讓一些隱私維護提倡者感到不安。

外界批評的焦點是，為什么DeepMind需要如此多的病人數(shù)據(jù)，如果他們的APP僅僅是針對一種醫(yī)療情況（急性腎臟損傷）。其他人還質(zhì)疑，一個如此大的科技巨頭能夠獲得（雖然是間接獲得）有價值巨大的敏感醫(yī)療數(shù)據(jù)（終究是納稅人的錢供養(yǎng)的數(shù)據(jù)）會有哪些后果。能夠做出有效的醫(yī)療預測會帶來巨大的經(jīng)濟價值，這意味著谷歌想要建造數(shù)據(jù)庫，從而在多個領(lǐng)域加強自己的預測能力。

一方面，醫(yī)院和病人的診療都有可能提升，因為谷歌所擁有的巨大資金及靈活性。另一方面，我們作為一個社會對這樣的局面是否感到安心：讓以營利為目的的企業(yè)獲得具有價值的數(shù)據(jù)庫——相當于幫助這家企業(yè)在公共醫(yī)療方面處于領(lǐng)先地位——此舉有可能改變未來商業(yè)領(lǐng)域的獲益。與此同時，資源相對較少的政府研究機構(gòu)被甩出了幾條街。

其中一個發(fā)出質(zhì)疑聲音的，是健康數(shù)據(jù)隱私機構(gòu)MedConfidential，他們尤其關(guān)注為何皇家自由信托為什么分享所有病人信息，而不僅僅是患有相關(guān)腎臟疾病的病人信息。MedConfidential的Sam Smith告訴New Scientist：“這不僅僅是針對腎臟疾病，他們獲得了所有疾病的信息。DeepMind想做的是打造一個可以做任何事情的綜合算法。問題是，為什么？”機構(gòu)協(xié)調(diào)員Phil Booth對Tech Crunch說：“為什么谷歌需要整個醫(yī)院的全部信息？為什么能得到?jīng)]有做過測試的人的信息？他們的回答不符合邏輯?！?/p>

谷歌雖然以“不作惡”原則著稱，但是，我們能夠完全信任這家產(chǎn)品滲透人們生活所有方面的國際巨頭嗎？

不好的聯(lián)想

DeepMind拒絕該問題接受采訪，多位成員沒有應邀發(fā)表評論。而公司發(fā)言人提供了以下兩份錄音評論：

DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人Mustafa Suleyman說：“我們在于醫(yī)生們合作，研究科技可以如何幫助醫(yī)生識別病人的病情——在目前的情況下，我們在研究急性腎臟損傷（AKI）。我們過去和未來都會堅持最高的病人數(shù)據(jù)保護原則。數(shù)據(jù)只會被用作改善醫(yī)療保健，不會與谷歌賬號或谷歌產(chǎn)品掛鉤?！?/p>

谷歌DeepMind的高級醫(yī)療科學家Dominic King說：“能及時獲得相關(guān)的醫(yī)療信息，對于想要識別病人病情的醫(yī)生護士來說非常關(guān)鍵。這項研究關(guān)注每年在英國造成4萬個死亡案例的急性腎臟損傷。負責這項研究的腎臟專家相信，我們系統(tǒng)帶來的提醒，能改變病人的命運。要建造這個提醒系統(tǒng)，我們需要了解在不同時間段進行的各種測試?！?/p>

信托的一位發(fā)言人通過電話告訴TechCrunch，DeepMind獲得所有病人信息是因為，AKI影響的病人比例很大，并且這種疾病沒有界限分明的病癥，這意味著早期診斷必須參照非常多的數(shù)據(jù)。他說：“每六個病人中就有一人收到AKI的影響。因此，這不只是用來治療有具體腎臟疾病的人，而是為了給所有病人識別AKI的可能性。因此我們不只需要研究他們的血液測試，還需要了解他們的過往病歷。這就是為什么谷歌獲得了所有病人的記錄?！?/p>

這個理由聽起來有點便宜谷歌。這家雄心壯志的AI公司需要開發(fā)一個醫(yī)療健康A(chǔ)PP，而就這么正好，相關(guān)的疾病讓他們可以得所有病人的記錄——包括那些因為流產(chǎn)、吸毒或者從樓梯上摔傷了腳而去急診治療的人。

另外一點需要注意的是，谷歌作為一家私營公司，沒有義務就他們的行為對大眾負責，即使他們獲得了一百多萬人的個人敏感數(shù)據(jù)。因此，DeepMind多次拒絕就此事接受媒體采訪也非常自然。

也許就像New Scientist指出的，如果谷歌對NHS數(shù)據(jù)的處理光明正大，為什么如此神秘呢？公共數(shù)據(jù)與地下交易聯(lián)系在一起，很容易給人不好的聯(lián)想，尤其是處理大量的敏感數(shù)據(jù)，會讓大眾不太安心。

via TechCrunch & Inverse

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。