مجموعه جدید تصویربرداری پزشکی گوگل آینده روشنی را برای مراقبت های بهداشتی فراهم می کند

در اوایل این ماه، Google Cloud اعلام کرد آخرین سرمایه گذاری آن در حوزه مراقبت های بهداشتی: یک مجموعه جدید تصویربرداری پزشکی. این ابتکار بر اساس سال‌ها کار سخت تیم Google Cloud، با هدف ایجاد یک پلت‌فرم جهانی دوستانه، کارآمد و ارزش‌بخش، همراه با قابلیت همکاری و دسترسی، ساخته شده است.

برنامه های کاربردی پشت پلت فرم چندگانه هستند:

• ذخیره سازی تصویر: سوئیت راه جامع تری را برای ذخیره و دسترسی به تصویربرداری پزشکی پیشرفته فعال می کند
• آزمایشگاه تصویربرداری: این پلتفرم با مشارکت سازنده تراشه NVIDIA، خودکار کردن کارهای معمول تصویربرداری (مانند برچسب زدن) را آسان‌تر می‌کند.
• مجموعه داده ها و داشبوردهای تصویربرداری: این نرم افزار از ابزارهای جستجوی پیشرفته برای بازیابی و مشاهده حجم زیادی از داده ها استفاده می کند
• تصویربرداری از خطوط لوله هوش مصنوعی: سوئیت برای پشتیبانی از قابلیت های هوش مصنوعی به منظور ادغام سیستم ها و مدل های یادگیری ماشین ساخته شده است
• استقرار تصویربرداری: این پلتفرم ابزار جامع و ایمنی را ارائه می دهد که می تواند مطابق با نیازهای هر سازمان باشد

توماس کوریان، مدیر اجرایی Google Cloud، دارد قبلا دیدگاه کلی خود را در مورد خط تولید توضیح داد: «مشتریان و شرکای ما به تیم ما اعتماد می‌کنند تا فناوری‌های ابری نسل بعدی را ارائه کنیم تا به آنها کمک کنیم تا به بهترین شرکت فناوری در صنعت خود تبدیل شوند. ترکیبی از نقاط قوت فنی گوگل، به پشتوانه مقیاس منحصربه‌فرد و تجربه عمیق آن در ارتباط آن فناوری با محصولات مصرفی و اکوسیستم‌ها، Google Cloud را قادر می‌سازد تا ابزارهای فردا را امروز در دستان سازمان‌ها قرار دهد.»

بازیکنان معتبر مراقبت های بهداشتی در حال حاضر از این نرم افزار استفاده می کنند. به عنوان مثال، Hackensack Meridian Health در نیوجرسی، امیدوار است که از سوئیت قوی برای تشخیص سرطان پروستات استفاده کند.

اما ادغام هوش مصنوعی و مقابله با مشکلات داده در مراقبت های بهداشتی کار آسانی نیست. بسیاری از محققان اخیراً انتقاد کرده‌اند که به اصطلاح «انقلاب دیجیتال» در مراقبت‌های بهداشتی که به‌ویژه توسط همه‌گیری کووید-19 تحریک شده بود، به وعده‌های بلندی که داده شده بود عمل نکرده است. درعوض، ادغام فناوری مراقبت های بهداشتی به روشی معنادار دشوار بوده است، به ویژه به روش هایی که واقعاً می تواند بر نتایج مراقبت از بیمار تأثیر بگذارد.

بیشتر چالش با هوش مصنوعی نیاز به حجم زیادی از داده ها برای ایجاد مجموعه های یادگیری است تا در واقع به سیستم هوش مصنوعی نحوه تفسیر داده ها را "آموزش" دهیم. برای بسیاری از سازمان‌ها، داده‌های آن‌ها به‌هم ریخته، غیرقابل دسترس یا در قالب‌های قدیمی باقی می‌مانند که به سادگی نیاز به مقدار قابل‌توجهی «پاکسازی» و تطبیق قبل از استفاده معنادار دارند.

هدف راه‌حل‌هایی مانند Google Cloud این است که در نهایت داده‌ها را با قابلیت همکاری و یادگیری ماشینی آماده کنند تا سازمان‌ها بتوانند از عصر قبلی فناوری اطلاعات پیشرفت کنند. چه متخصصان مراقبت های بهداشتی آن را دوست داشته باشند یا نه، مراقبت های بهداشتی در میان انقلابی است، انقلابی که به طور یکپارچه فناوری های جدید و پیشرفته را در مراقبت از بیمار ادغام می کند. اکنون، این بر عهده رهبران فناوری جدید و مستقر است که این انقلاب را به شیوه ای معنادار و ایمن ایجاد کنند.