動蕩三個月的谷歌健康（Google Health），還是迎來了終局。
9月1日，其部門主管正式離職，
此外，谷歌還“自宮”了DeepMind開發、曾被寄予厚望的Streams——全面下架了這款醫療數據管理App，
他們宣布，原健康部門下各個團隊將回到原來團隊，等于宣告谷歌苦心經營的健康從此解散，
但又沒完全解散，品牌還將繼續保留，
遙想當年的風光無限，而時隔僅3年，即便是背靠全球科技超巨頭、強悍團隊加持的谷歌健康，在醫療AI行業面前依舊是鎩羽而歸。
這也讓不少人唏噓：
谷歌醫療AI，真的要走向窮途末路了嗎？
最后撤退的Streams
事實上，谷歌健康最后“撤軍”的臨床應用Streams，也是他們最早開始推行的項目之一。
這是一個可以幫助醫生診斷病情的App，由DeepMind在2015年開發。
2016年11月22日，DeepMind“驕傲”地了官宣與倫敦皇家自由醫院的合作。
他們表示，2017年開始，Streams就會被應用到臨床一線上，
它主要是用來幫助醫生篩查急性腎損傷（AKI）這種難被發現的疾病，以此提升臨床診斷的準確性和效率。
雖然由AI巨頭開發，但是Streams這個應用做的工作只是將現有的患者數據整合，然后再提供給醫生，
DeepMind還提到，在未來五年的合作中，他們還會把Streams擴展到其他疾病上。
“我們認為，Streams還可以被用于敗血癥或其他器官衰竭疾病的篩查上，”
2017年開始，DeepMind展開了Streams的擴展之路。截至當年11月，他們已經與4家公立醫療機構達成合作關系，合作時長都是5年，
彼時，對醫療AI如此有雄心的不止DeepMind一家，深度學習三巨頭之一Hinton在這一年也說出了那句有名的“狂言”：5年內AI可以取代放射科醫生。
但這一年也是DeepMind被推上風口浪尖的一年。
因為英國數據隱私監管機構發現，Streams在開發階段時，合作伙伴倫敦皇家自由醫院向DeepMind提供了160萬份患者診斷記錄屬于違法行為，
事實上，醫療AI的發展離不開龐大數據量的支持，但涉及隱私這道紅線后，使得Streams在落地上遇到的困難遠比想象中的大，
負責審查Streams數據問題的牛津大學部醫學教授John Bell也表示，數據在醫療AI中的價值不同尋常，因此這些數據必須得到很好的保護。
而且醫療AI對數據的依賴性很高，如果選取的數據集存在偏見，那么它做出的判斷也會受到巨大的影響，
這件事情的發酵，似乎也給DeepMind潑了一盆冷水，
在2018年，DeepMind宣布退出Streams項目，交由谷歌全權接管，
在之后的幾年，Streams的發展也并不如當時預估的那樣。
只有在2019年有過一次重大進展，當時DeepMind聲稱他們與美國退伍軍人事務部（VA）合作開發的技術，可以讓醫生診斷急性腎損傷（AKI）的時間縮短48小時，
這對于AKI的治療具有重大意義，專家認為如果干預夠早，多達30%的病例可以被預防，
但是在其他疾病的篩查上，谷歌卻沒有披露更多進展。
彼時已經放棄了Streams的DeepMind，轉戰生物領域后開發出可以預測蛋白質三維結構的AlphaFold和AlphaFold2，其中AlphaFold2已經預測了98.5%的人類蛋白質結構，
顯然，不受數據問題困擾的DeepMind，在技術上更能大顯身手，
另一邊，Streams頹勢依舊。
到了今年上半年，英國的多家公立醫療機構也紛紛結束了與Streams的合作，谷歌也在陸續刪除Streams中的數據，
顯然，用“雷聲大雨點小”來形容Streams項目，再貼切不過了，
節節敗退的谷歌醫療
Streams作為谷歌健康完整過程的見證者，其實它的“經歷”，也正是谷歌在醫療AI發展的縮影。
2018年，谷歌健康正式成立。
DeepMind在AI領域頂尖的技術，加上谷歌優秀的商業化變現能力，這讓外界很難不看好它，
一方面，在技術上，DeepMind在醫療AI領域已經有了多年的積累。
除了之前提到的臨床應用Streams，他們還開發了可以篩查乳腺癌和識別50多種眼疾的技術，
并在2017年開始與英國多家公立醫療機構展開合作，對醫療一線情況也有深入的了解，
團隊高級醫療科學家Dominic King博士曾表示：
加入谷歌健康后，他們將致力于讓醫療設備、系統變得更加方便，從而變革一線醫生的工作方式，
另一方面，在商業化上，谷歌請來了David Feinberg擔任部門主管。
他是美國頂級醫療保健機構蓋辛格醫療中心的前CEO，曾主持了整個賓夕法尼亞衛生系統Geisinger的建立，并統一了這個系統在醫療領域的各個分散項目，
當時行業普遍認為，David Feinberg的加入會讓谷歌在醫療健康領域的發展如虎添翼，
但現實情況是，這谷歌與醫療相關的創新業務并沒有做起來，
谷歌最新一期2021 Q2季度財報顯示，包括DeepMind、智能醫療Verily在內的其他業務依舊虧損。
營收為1.92億美元，虧損為13.98億美元，虧損較去年同期還有上漲，
在具體業務的開拓上也不順利。
除了飽受爭議的Streams應用，谷歌健康成立后重點宣傳的糖尿病視網膜病變篩查業務，也在落地上出現了不少問題，
據谷歌發表在《美國醫學會期刊》（JAMA）上的研究顯示，AI算法在這一研究中起到的作用極大，使得這一工具的準確率達到了90%，理論上幾秒就能出結果，“足以和眼科專家的診斷結果相媲美”。
2020年，谷歌與泰國公共衛生部門合作，在泰國11家診所安裝了這一工具，
但由于對檢查照片的質量要求極高，導致實際的準確率遠不如預期；而且當地的網路信號較差，使得上傳照片到給出結果需要花費相當長的時間，這導致病人更愿意找醫生來診斷，
醫療AI真的走向末路了嗎？
事實上，這幾年不只是谷歌一家巨頭在醫療AI行業頻頻受挫，
IBM的Watson Health部門，是IBM布局醫療AI的窗口，主要利用AI幫助醫院，保險公司和制藥商管理數據、輔助診斷。
但成立6年，年收入才為10億美元，占公司總收入2%以下，至今尚未獲得盈利，然而之前，IBM光是收購Waston就花了40多億美元。
與谷歌健康幾百人規模不同，Watson Health在2016年甚至達到過一萬人的規模。
然而，據IEEE Spectrum統計，2011-2019年期間，IBM Watson與其他機構合作的25個具有代表性的項目中，卻僅有5個合作項目推出了AI醫療產品，
不僅如此，在2018年，Watson還被曝出給患者開錯了藥物，嚴重的話可能會致人死亡，
IBM的路線不是醫學影像，而是用NLP去理解醫學文本。就連圖靈獎得主Yoshua Bengio，也不看好IBM的這種模式，他認為：
在醫學文本文件中，人工智能系統無法理解其模糊性，也無法了解人類醫生注意到的微妙線索，
不僅是在國外，大陸公司在醫療AI行業也曾出現過類似的情況，
例如大陸某家在2017年B輪獲2億投資成為AI醫療影像領域亮眼明星的公司，還沒有挺到C輪就在2019年底左右面臨資金鏈斷裂，
醫療影像輔助診斷是當時醫療AI公司扎堆投入的領域，這家公司最大的賣點肺結節診斷，則是紅海中的紅海。
一家醫院接入4、5家AI肺結節診斷產品成了司空見慣，曾有影像醫師笑稱：
大陸人的肺結節都不夠用了，
……
所以，醫療AI這條路真的走不下去嗎？
從谷歌的回應來看，起碼他們并沒有放棄。
在一份聲明中谷歌明確表示：
深信技術在改善健康方面的力量。
并且，他們還提到增加了在健康領域的投資。
Jeff Dean也提到，Google Health的品牌仍將保留，只是不再作為一個統一的組織運作，其原來的團隊將被拆分到不同的部門。
比如，正在開發搜索工具以便醫生更易搜索病人健康記錄的臨床團隊將被劃入谷歌研究部門；專注于AI醫療影像的團隊則將被劃入到谷歌的搜索和人工智能部門。
此外，健康數據追蹤和其他醫療方面的項目也會繼續推進，
