谷歌进军医疗AI已有多年，并且成果颇丰，特别是在学术上常常能看到谷歌的杰作。
2019年8月12日，由谷歌设计研发的增强现实显微镜系统（ARM）—— Microscope 2.0 登上国际顶级医学期刊 Nature Medicine（最新 IF=30.6）。
该系统由一个经过改良的光学显微镜组成，这个显微镜能够对图像进行实时分析并直接在视野中呈现机器学习算法的分析结果。更重要的是，只需使用低成本、现成的组件，就可以将 ARM 安装到普通的光学显微镜中，无需对数字系统进行全面升级就可使用。
在当前各大互联网大厂纷纷进军医疗AI领域的背景下，一场谷歌的野望正在上演。从电子病历、DNA测序，到医学影像、数字病理，因其在人工智能（AI）方面的专业优势，谷歌迅速取得了各方面的重大突破。
2019年4月4日，谷歌 Jeff Dean 等人在新英格兰医学杂志（NEJM，最新 IF=71）撰写医疗机器学习综述，展示了谷歌用人工智能改变医疗的野心，拉开了2019年的学术研究序幕。（点击文末图片阅读）2019年5月20日，谷歌与斯坦福大学、西北大学合作在 Nature Medicine 上发表肺癌人工智能筛查研究，结果显示AI的肺癌筛查准确率可以超越医学专家。
2019年7月31日，谷歌 DeepMind 登上顶级期刊 Nature（最新 IF=43），发布一种新的人工智能算法，可以提前两天预测到一种可避免的病变。而 DeepMind 正因 AlphaGo 为人们所熟知。
不到半月，2019年8月12日，谷歌在国际顶级医学期刊Nature Medicine上再发文章，介绍了其设计研发的一款新的病理检测系统。这次主要的突破是在硬件上，将增强现实技术引入到了显微镜，使得只有普通复式光学显微镜的病理科也能用上病理AI技术。
增强现实显微镜系统（ARM）实物图：主要包含三个部分——显微镜、计算机图像处理（AI算法）模块和增强现实显示模增强现实（Augmented Reality，AR）技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。
由之前的研究可以看出，数字病理AI算法已经具有极高的准确性，可以应用于真实世界的诊断中。但是，应用这些算法需要先将病理切片扫描成全视野数字化切片（Whole Slide Image，WSI），而这种设备因成本高昂只有少数医院拥有。增强现实的引入，无疑降低了使用门槛，可谓医疗AI里程碑。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-019-0539-7
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