Google의 새로운 의료 영상 제품군은 의료 분야의 밝은 미래를 가능하게 합니다.

이달 초 구글 클라우드 발표 의료 분야의 최신 벤처: 새로운 Medical Imaging Suite. 이 이니셔티브는 상호 운용성 및 접근성에 대한 찬사와 함께 보편적으로 친숙하고 효율적이며 가치를 제공하는 플랫폼을 만들기 위한 Google Cloud 팀의 수년간의 노력을 기반으로 합니다.

플랫폼 이면의 애플리케이션은 다음과 같이 다양합니다.

• 이미징 스토리지: Suite는 고급 의료 영상을 저장하고 액세스하는 보다 포괄적인 방법을 가능하게 합니다.
• 영상 연구실: 칩 제조업체 NVIDIA와 협력하여 플랫폼을 통해 일상적인 이미징 작업(예: 라벨링)을 더 쉽게 자동화할 수 있습니다.
• 이미징 데이터 세트 및 대시보드: 소프트웨어는 고급 검색 도구를 활용하여 많은 양의 데이터를 검색하고 봅니다.
• 이미징 AI 파이프라인: Suite는 기계 학습 시스템 및 모델을 통합하기 위해 인공 지능 기능을 지원하도록 구축되었습니다.
• 이미징 배포: 플랫폼은 각 조직의 요구 사항에 맞게 선별할 수 있는 포괄적이고 안전한 도구를 제공합니다.

Google Cloud의 CEO인 Thomas Kurian은 이전에 제품 라인에 대한 자신의 가장 중요한 비전을 설명했습니다. Google Cloud는 고유한 규모와 해당 기술을 소비자 제품 및 생태계와 연결한 경험을 바탕으로 Google의 기술적 강점을 결합하여 현재 조직에서 미래의 도구를 제공할 수 있습니다."

기존 의료 업체는 이미 소프트웨어를 사용하고 있습니다. 예를 들어 뉴저지의 Hackensack Meridian Health는 전립선암 감지에 강력한 Suite를 사용하기를 희망합니다.

그러나 의료 분야의 AI 통합 및 데이터 문제 해결은 쉬운 일이 아닙니다. 최근 많은 학자들이 코로나19 팬데믹으로 촉발된 의료 분야의 소위 "디지털 혁명"이 약속한 약속을 이행하지 못했다는 비판을 표명했습니다. 대신, 의료 기술은 특히 환자 치료 결과에 실제로 영향을 미칠 수 있는 방식으로 의미 있는 방식으로 통합하기가 어려웠습니다.

특히 AI의 많은 문제는 AI 시스템에 데이터 해석 방법을 실제로 "가르치"기 위해 학습 세트를 생성하기 위해 많은 양의 데이터가 필요하다는 것입니다. 많은 조직에서 데이터가 의미 있는 방식으로 사용되기 전에 상당한 양의 "정리" 및 조정이 필요한 기존 형식으로 구성되지 않고 액세스할 수 없는 상태로 남아 있습니다.

Google Cloud와 같은 솔루션의 목적은 궁극적으로 데이터를 상호 운용 가능하게 만들고 머신 러닝을 준비하여 조직이 이전 정보 기술 시대에서 벗어날 수 있도록 하는 것입니다. 의료 전문가가 원하든 원하지 않든 의료는 새로운 첨단 기술을 환자 치료에 매끄럽게 통합할 혁명의 한가운데에 있습니다. 이제 의미 있고 안전한 방식으로 이 혁명을 일으키는 것은 새롭고 확립된 기술 리더에게 달려 있습니다.