近日，谷歌實現了將公司的醫療部門進行了重組，更換了項目的負責人，并對公司的業務模塊進行了重新組合，這也是谷歌對當前的AI+醫療模式實現的戰略調整。

　　重組之后的谷歌，各種業務之間的結合更加緊密，業務的板塊區分更加明確，主要包含了以下板塊。

　　1. AI能力。AI能作為疾病診斷工具，協助醫生進行對病人病情進行診斷，協助醫生記錄電子病例等。

　　2. 保健業務。保健業務能夠使用工具改善當前保健措施，為患者提供相關疾病服務。

　　3. 抗衰類技術。這項技術能夠通過對大量數據進行處理和分析，進行衰老和以及和年齡相關的疾病研究。

　　除了以上板塊，谷歌還有一些部門做出了專注健康保健方面投資，這些措施都表明谷歌將在醫療健康和保障方面開始施力。同時，從谷歌當前結構分布來看，谷歌以后的發展方向會側重于醫學保健方面，涉及到疾病診斷的比例開始減少。

　　當前谷歌對醫療部門進行的結構調整，一方面和谷歌方對醫療部門的過量投入有關系，一方面是當前醫學領域和市場結合不緊密造成的。

　　在智能醫療有效降低醫藥研發成本與醫生工作時間成本的同時，我們不得不承認實施AI和機器學習算法本身成本非常昂貴。醫療健康是一個容錯率極低的領域，為確保數據的真實合法，算法的準確有效以及計算機有足夠的計算能力，都將花費不菲的金錢。

　　另一方面，想要AI+醫療有所突破和發展，相關領域頂尖人才的聚合也非常重要。2013年，Google收購DeepMind Technologies時支付了超過3億美元，而當時他們的團隊僅有十幾個人。因此，人才培養的成本和聚集人才所支付的代價都是向智能醫療行業進軍的企業所必須考慮的。

　　另外，智能醫療行業的信息獲取也存在著一定的隱患。醫療行業的數據大多包含病人的隱私信息，將這些數據用于科研甚至實際應用是否合乎人情與法律也是必須考慮并加以解決的問題。

　　谷歌在醫療方面投入十分重大，不論是7500美元對癌癥免疫療法的研究，還是5000萬美元的ARMO BioSciences的項目，這樣的投入讓谷歌的每項醫療技術研究都維持在了當前科技公司前沿，同時也讓谷歌的AI+醫療長期處于高投入低回報狀態。

　　當時谷歌對公司在醫療上的投入表示，只要技術足夠到位，那么之后的盈利便是水到渠成的事情。但到目前為止，這句話并沒有真的在現實中應驗。怎樣將技術的研發和產業發展結合，不僅是谷歌一家科技公司所面臨的困境，也是很多科技公司一直在探究的成長突破點。