Google hat einen Vertrag mit der Defense Innovation Unit (DIU) des US-Verteidigungsministeriums abgeschlossen. Es wird die jüngsten technologischen Fortschritte nutzen, um ein mit KI und AR ausgestattetes Google-Mikroskop zu entwickeln, das die Genauigkeit bei der Erkennung von Krebs verbessern wird.
Etwa 5 % der Krebsdiagnosen werden falsch gestellt, und in der Hälfte dieser Fälle führt die Nichterkennung von Krebs zu Folgeproblemen.
Google plant, künstliche Intelligenz mit der Open-Source-Plattform zu trainieren TensorFlow Krebszellen in Fotos zu erkennen, die mit einem Mikroskop aufgenommen wurden. Das Unternehmen aus Mountain View hat bereits mit der Entwicklung neuronaler Netze unter Verwendung der Google Cloud Healthcare API begonnen, um vorhandene Datensätze zu anonymisieren und zu segmentieren. Wenn die KI voll ausgebildet ist, wird Google sein KI-Mikroskop so gestalten, dass es mit einem integrierten AR-Overlay (Augmented Reality) ausgestattet wird, um Ärzten Informationen über die Wahrscheinlichkeit anzuzeigen, dass die Zellen krebsartig sind.
Ein magisches Auge, um Krebs zu erkennen
"Um Krebs zu erkennen und effektiv zu behandeln, sind Geschwindigkeit und Genauigkeit entscheidend." Er sagt es aus Mike Daniels, Vizepräsident von Google Cloud für den globalen öffentlichen Sektor.
Wir arbeiten mit DIU zusammen, um unsere Technologie für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz bereitzustellen. Wir werden den Gesundheitspersonal an vorderster Front helfen, das Leben unserer Militärs und ihrer Familien zu verbessern.
Mike Daniels, Vizepräsident von Google Cloud für den globalen öffentlichen Sektor.
Googles AI- und AR-Mikroskop: die Roadmap
Google hofft, dass seine Methode das riesige Datenvolumen, mit dem Ärzte konfrontiert sind, reduzieren und Diagnosen schneller, billiger und genauer machen wird.
Die erste Phase wird die Auswahl der Behandlungseinrichtungen der Defense Health Agency nur zu Forschungszwecken sehen. Im zweite StufeDie Technologie wird in Krankenhäusern des US-amerikanischen Militärgesundheitssystems für tatsächliche Tests eingeführt.
