Cải thiện điện toán đám mây và học máy với Google

(16/12/2017)
Google đã giới thiệu bộ công cụ hợp tác mới sử dụng sức mạnh của điện toán đám mây và học máy để cải thiện chẩn đoán hình ảnh.
Các bài trình bày được đưa ra tại Hội nghị thường niên của Hội Chẩn đoán hình ảnh Bắc Mỹ ở Chicago.


 

Trí tuệ nhân tạo và điện toán đám mây đang liên tục phát triển và hỗ trợ cải thiện việc chăm sóc. Trong Hội nghị, Google Cloud là trung tâm của sự chú ý và đưa ra sứ mệnh của mình trong tổ chức thông tin về sức khoẻ và khoa học đời sống của thế giới để giúp cho việc truy cập, bảo mật và hữu ích. Để đạt được mục tiêu này, Google đang thay đổi cách thức nghiên cứu và y học được thực hiện bằng cách đưa các cá nhân vào dữ liệu.

Google trình bày cùng với nhiều đối tác sử dụng điện toán đám mây và học máy để cải thiện chẩn đoán hình ảnh. Những đối tác này bao gồm:

Hệ thống Dicom là giải pháp xử lý và tích hợp hình ảnh tốt nhất trong y tế, chịu trách nhiệm đưa ra hơn 8 tỷ hình ảnh mỗi năm. Khi tích hợp với bệnh án điện tử với các hệ thống như Epic, Cerner, Dicom đang cùng với Google xử lý và chia sẻ dữ liệu một cách an toàn.

Ambra - Một giải pháp xử lý hình ảnh khác, dự định sử dụng công nghệ Google Cloud để cắt giảm chi phí và cải thiện khả năng tương tác. Trong tổng quan về giải pháp, Ambra phác thảo cách thức các giai đoạn lưu trữ và đạt được, truy cập và trao đổi, khả năng tương tác và giá trị cho phép tuỳ chỉnh quy trình mà hệ thống yêu cầu.

Life Image - Life Image tập trung vào cách sử dụng dữ liệu lâm sàng đa nguồn trong sàng lọc ung thư có thể cải thiện tỷ lệ sàng lọc, mở rộng mạng lưới chuyển tuyến, đẩy mạnh các chương trình tiếp cận cộng đồng và thúc đẩy hợp tác. Trong hệ thống quy trình làm việc Life Image trình bày, các chuyên gia chăm sóc sức khoẻ có thể tìm kiếm theo đặc điểm cho các bệnh nhân tương tự với những gì họ đang điều trị để cải tiến nghiên cứu.

Imagia - Imagia nhằm mục đích sử dụng sức mạnh của AI để thúc đẩy không gian y học chính xác thông qua một hệ sinh thái lâm sàng chứng minh tích hợp. Công ty đã giới thiệu hệ thống dữ liệu lâm sàng theo mức để mở rộng việc chẩn đoán hình ảnh, sử dụng máy học và AI để phân tích các mẫu dữ liệu và xác định các bất thường.

Hà Hiền

Theo Clinical


Tin khác