GoogleCloud今天推出新的醫學成像套件，將其在基於視覺的人工智能方面的專業知識帶到醫療行業。視覺人工智能有可能在醫療保健領域產生巨大的影響。醫學影像是醫院用於診斷病人的最關鍵工具之一，每年有數十億張圖像被臨床醫生用來幫助他們解人們生病的原因。Google表示，醫療圖像非常重要，它們占所有醫療數據的90%左右。
醫生遇到的問題是，醫療圖像很復雜，因為看一張圖像並解病人是否患有某種疾病需要專業知識。直到現在，這一直意味著人類的專業知識。因此，許多醫院的放射科醫生和其他醫護人員面臨著巨大的工作量。
現在，Google Cloud的醫學成像套件已經上市，旨在改變這種情況，使用人工智能算法掃描醫學圖像，並提供更快、更準確的診斷結果。通過這種方式，它認為它可以幫助提高醫療工作者的生產力，同時改善醫療服務和病人的結果。
該產品旨在解決之前阻礙醫療機構實施人工智能的最常見痛點。影像實驗室提供對NVIDIA公司和Monai創建的現成的基於人工智能的註釋工具的訪問，這些工具可以執行重復性的手工任務，如標記醫療圖像。
Google的BigQuery和Looker服務也在其中，可用於搜索和查看PB級的成像數據。然後用戶可以對這些數據進行高級分析，甚至可以用它來為新的人工智能模型創建訓練數據集。
該套件的成像人工智能管道模塊提供對頂點人工智能的訪問，使用戶有辦法快速創建人工智能管道，並以最小的自定義編碼建立可擴展的機器學習模型。
Google Cloud的醫療技術戰略和解決方案的全球負責人Alissa Hsu Lynch說："Google率先在Google照片、Google圖像搜索和Google鏡頭中使用人工智能和計算機視覺，現在我們正在將我們的成像專業知識、工具和技術提供給醫療和生命科學企業。我們的醫學成像套件展示當科技公司和醫療保健公司走到一起時可能發生的事情。"
Google Cloud的醫學成像套件還竭力確保圖像數據的隱私和安全，解決醫療機構的主要頭痛問題之一：合規性。該套件利用Google的雲醫療應用編程接口，通過DICOMweb標準提供安全的數據交換，實現安全的圖像傳輸。雲醫療API是一個完全可管理的企業級開發環境，提供自動的DICOM去識別功能。
最後，Google表示，醫學影像套件有多種部署選項，包括雲、企業內部或邊緣。Google表示，這種靈活性將確保醫療保健客戶能夠滿足不同的數據安全、隱私和主權要求，Google分佈式雲提供集中管理和政策執行。
Constellation Research Inc.分析師Holger Mueller說，醫療保健是能夠從采用雲和人工智能中獲益最多的行業之一，尤其是在圖像處理領域，可以利用這兩種技術。
"很明顯，在圖像分析方面，軟件最終會比人更好，因為它可以尋找更多的模式，可以獲得更多的數據，不會有糟糕的一天，不需要睡覺，而且永遠不會休假，"Mueller解釋說。"雖然安全和隱私是一個關鍵問題，所以很高興看到Google的新產品以其先進的安全功能解決這兩個問題。接下來就是看行業內的吸收情況如何。世界需要更好的下一代應用，以獲得更好的病人結果"。
Google表示，它正在為數百傢因安全和合規問題而受阻的醫院鋪平道路，以最終采用人工智能進行醫療成像。其中包括總部位於新澤西州的哈肯薩克·梅裡迪安醫院，該醫院已經部署Google的工具，以去除圖像的身份識別。它的計劃是創建一個巨大的匿名訓練數據池，用於創建新的人工智能模型，以預測前列腺癌患者的轉移情況--這是一種威脅生命的疾病，對美國黑人男子的影響較大。
HMM高級副總裁兼首席數據和分析官Sameer Sethi說："我們正在努力建設人工智能能力，它將支持基於圖像的一系列臨床診斷，並成為我們臨床工作流程的一個組成部分。Google Cloud的成像功能，包括標準化存儲和去識別，正在幫助我們釋放成像數據的價值，這樣臨床醫生和研究人員就能獲得適合其臨床工作流程的數字化決策支持。"