年夜夫碰着的问题是，医疗图像很繁芜，由于看一张图像并理解病人是否患有某种疾病须要专业知识。
直到现在，这一贯意味着人类的专业知识。
因此，许多医院的放射科年夜夫和其他医护职员面临着巨大的事情量。

现在，Google Cloud的医学成像套件已经上市，旨在改变这种情形，利用人工智能算法扫描医学图像，并供应更快、更准确的诊断结果。
通过这种办法，它认为它可以帮助提高医疗事情者的生产力，同时改进医疗做事和病人的结果。

该产品旨在办理之前阻碍医疗机构履行人工智能的最常见痛点。
影像实验室供应了对NVIDIA公司和Monai创建的现成的基于人工智能的注释工具的访问，这些工具可以实行重复性的手工任务，如标记医疗图像。

Google的BigQuery和Looker做事也在个中，可用于搜索和查看PB级的成像数据。
然后用户可以对这些数据进行高等剖析，乃至可以用它来为新的人工智能模型创建演习数据集。

该套件的成像人工智能管道模块供应了对顶点人工智能的访问，利用户有办法快速创建人工智能管道，并以最小的自定义编码建立可扩展的机器学习模型。

Google Cloud的医疗技能计策和解决方案的环球卖力人Alissa Hsu Lynch说：\"大众Google率先在Google照片、Google图像搜索和Google镜头中利用人工智能和打算机视觉，现在我们正在将我们的成像专业知识、工具和技能供应给医疗和生命科学企业。
我们的医学成像套件展示了当科技公司和医疗保健公司走到一起时可能发生的事情。
\"大众

Google Cloud的医学成像套件还竭力确保图像数据的隐私和安全，办理了医疗机构的紧张头痛问题之一：合规性。
该套件利用Google的云医疗运用编程接口，通过DICOMweb标准供应安全的数据交流，实现安全的图像传输。
云医疗API是一个完备可管理的企业级开拓环境，供应自动的DICOM去识别功能。

末了，Google表示，医学影像套件有多种支配选项，包括云、企业内部或边缘。
Google表示，这种灵巧性将确保医疗保健客户能够知足不同的数据安全、隐私和主权要求，Google分布式云供应集中管理和政策实行。

Constellation Research Inc.剖析师Holger Mueller说，医疗保健是能够从采取云和人工智能中获益最多的行业之一，尤其是在图像处理领域，可以利用这两种技能。

\公众很明显，在图像剖析方面，软件终极会比人更好，由于它可以探求更多的模式，可以得到更多的数据，不会有糟糕的一天，不须要睡觉，而且永久不会休假，\"大众Mueller阐明说。
\"大众虽然安全和隐私是一个关键问题，以是很高兴看到Google的新产品以其前辈的安全功能办理了这两个问题。
接下来便是看行业内的接管情形如何了。
天下须要更好的下一代运用，以得到更好的病人结果\公众。

Google表示，它正在为数百家因安全和合规问题而受阻的医院铺平道路，以终极采取人工智能进行医疗成像。
个中包括总部位于新泽西州的哈肯萨克·梅里迪安医院，该医院已经支配了Google的工具，以去除图像的身份识别。
它的操持是创建一个巨大的匿名演习数据池，用于创建新的人工智能模型，以预测前列腺癌患者的转移情形--这是一种威胁生命的疾病，对美国黑人男子的影响较大。

HMM高等副总裁兼首席数据和剖析官Sameer Sethi说：\公众我们正在努力培植人工智能能力，它将支持基于图像的一系列临床诊断，并成为我们临床事情流程的一个组成部分。
Google Cloud的成像功能，包括标准化存储和去识别，正在帮助我们开释成像数据的代价，这样临床年夜夫和研究职员就能得到适宜其临床事情流程的数字化决策支持。
\公众