k谷歌健康「分拆」内幕：憋屈的CEO、傲慢的Jeff Dean、狂热的AI信徒( 四 ) ai|karen

有消息表示，即便如此优秀，她也并没有经过正规实习医生的训练。在美国，MD/PHD不等同于医生。
而谷歌招进了一批与Lily Peng境遇相似的人：念完医学博士之后，因为各种原因最终没能成为医生。虽然这些人的思维不那么传统，但是仍然和主流意义上的医生有很大的隔阂。
此外，谷歌做医疗的一大策略，想借各种合作机会和渠道拿到数据源，打造数据壁垒。所以，谷歌需要有一大批的医生对收集来的数据进行标注。
坊间有戏言：谷歌健康里90%的人都在做数据清理工作。一些年轻医生挣得不多，就会接受谷歌这样的科技公司的邀请做数据标注、挣点外快。因此，这些医生团队与工程团队，从一开始就不是奔着一个目标去的。
以上种种，就进一步造成了，谷歌健康创新力的不足，尤其和DeepMind对比。
谷歌Research团队在《Nature》、《Science》等杂志及其子刊上发表的很多文章（Greg Corrado主页中的很多文章都是如此），没有实质的研究方法创新，而是套用谷歌已有的模型，在内部数据集上做的训练和验证。而一些比较好的结果，大部分也是因为数据处理地非常干净，但是，干净的数据本就与真实的临床场景不吻合。
“他们的人很聪明，但是有钱、有GPU，有人来标注，一切得到的太容易，就很难从算法层面进行钻研。这也是谷歌健康在《Nature》、《Science》发文较多，但是在CVPR、MICCAI等行业顶会上发文较少的原因。”
因此，谷歌健康的这些重量级临床文章在美国的医学界和科学界，评价不是太高，也有不少的质疑。
LeCun当年就发推吐槽，认为纽约大学规模更大的乳腺癌钼靶AI工作只发表在IEEE Trans Medical Imaging上，而谷歌对应的更小病人规模工作竟然可以发《Science》、《Nature》，并不能服众。
另外，当年Google有一篇被MICCAI拒掉的论文（https://arxiv.org/pdf/1703.02442.pdf），被多家“御用媒体”宣传成病理影像AI上的重大突破。后来，病理AI公司Paige的创始人Thomas Fuchs在GTC的大会上，对Google的这一行径公开吐槽，直言“谷歌解决的只是临床病理里的小儿科”。
重数据，而轻方法，“用暴力计算可以解决”的思维，在一定程度上伤害了谷歌健康。
早前，斯坦福的李飞飞曾说：“ImageNet 思维所带来的范式转变是，尽管很多人都在注意模型，但我们要关心数据，数据将重新定义我们对模型的看法。”
李飞飞这样的大牛都是这样的看法，其他硅谷巨头的工程师们，又会有何异议？
互联网巨头的“失落”与“起色”
谷歌宣布健康部门调整的那一周，国外的社交媒体上不乏几位业内大咖的评论。
Prisma Health首席数字官尼克·帕特尔博士对谷歌的调整并不感到惊讶，“价值数万亿美元的医疗保健行业是一个难以破解的难题，有太多复杂的变量需要解决，医疗技术领域已经太拥挤了。”
即便如尼克·帕特尔所说，但是像谷歌一样押注医疗的巨头众多，但是成功者寥寥。
数据隐私问题，让微软的Health Vault在2019年关闭；亚马逊推出的Amazon Care几乎从一开始就遇到了员工人数扩展问题；今年2月，IBM兜售IBM Watson。
再比如，曾想招募David做CEO的医疗保险公司Haven，在成立之初都没有确定名称、总部、CEO、长期管理团队以及使命。去年5月到12月，Haven失去了21名员工，公司只剩下59人，很多岗位的负责人都已经离职。
科技巨头，为何做不顺医疗？
首先，这些公司的核心任务是在尽可能向不同领域的客户销售软件和硬件，医疗自然不例外。然而，在大公司里，医疗只会得到CEO的部分关注，也只占整个公司资源的一部分。