تقدم Google Cloud مجموعة التصوير الطبي الجديدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي
يمكن أن يكون تطبيق الذكاء الاصطناعي على الصور الطبية مفيدًا للأطباء والمرضى، ولكن تطوير الأدوات للقيام بذلك قد يكون أمرًا صعبًا. أعلنت Google يوم الثلاثاء أنها مستعدة لمواجهة هذا التحدي من خلال مجموعة التصوير الطبي الجديدة.
“كانت Google رائدة في استخدام الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر في صور Google والبحث عن الصور من Google و Google Lens ، ونحن الآن نجعل خبراتنا وأدواتنا وتقنياتنا في التصوير متاحة لمؤسسات الرعاية الصحية وعلوم الحياة”، أليسا هسو لينش، رائدة عالمية من Google Cloud MedTech Strategy and Solutions ، في بيان.
أوضح نائب رئيس شركة Gartner والمحلل المتميز جيف كريبس أن مقدمي الرعاية الصحية الذين يبحثون عن الذكاء الاصطناعي لحلول التصوير التشخيصي اضطروا عمومًا إلى اختيار واحد من خيارين.
قال لـ TechNewsWorld: “يمكنهم شراء البرامج من الشركة المصنعة للجهاز، أو بائع مستودع الصور أو من طرف ثالث، أو يمكنهم بناء الخوارزميات الخاصة بهم باستخدام أدوات تصنيف الصور غير المحددة للصناعة”.
وتابع: “مع هذا الإصدار، تستخدم Google أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي ذات الشفرة المنخفضة وتضيف تسريعًا كبيرًا للرعاية الصحية المحددة.”
أضاف جيني تورنو ، المدير الإداري للابتكار وأنظمة تكنولوجيا المعلومات السريرية والتكميلية والبحثية في هيوستن ميثوديست في هيوستن: “يوفر منتج Google هذا منصة لمطوري الذكاء الاصطناعي ويسهل أيضًا تبادل الصور”.
وقالت لـ TechNewsWorld: “هذا ليس فريدًا في هذا السوق، ولكنه قد يوفر فرص التشغيل البيني التي لا يستطيع مزود أصغرها”.
مكونات قوية
وفقًا لـ Google ، يعالج Medical Imaging Suite بعض نقاط الألم الشائعة التي تواجهها المؤسسات عند تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تشمل المكونات في الجناح ما يلي:
- Cloud Healthcare API، الذي يسمح بتبادل سهل وآمن للبيانات باستخدام معيار دولي للتصوير، DICOMweb. توفر واجهة برمجة التطبيقات (API) بيئة تطوير مُدارة بالكامل وقابلة للتطوير على مستوى المؤسسات، مع إلغاء تعريف DICOM تلقائيًا. يشمل شركاء تكنولوجيا التصوير NetApp لإدارة البيانات السحابية في مكان العمل، و Change Healthcare ، وهي مؤسسة سحابية أصلية للتصوير PACS في الاستخدام السريري من قبل أخصائيي الأشعة.
- أدوات التعليقات التوضيحية بمساعدة الذكاء الاصطناعي من Nvidia و Monai لأتمتة المهمة اليدوية والمتكررة للغاية المتمثلة في تصنيف الصور الطبية، بالإضافة إلى التكامل الأصلي مع أي عارض DICOMweb.
- يمكنك الوصول إلى BigQuery و Looker لعرض والبحث عن بيتابايت من بيانات التصوير لإجراء تحليلات متقدمة وإنشاء مجموعات بيانات تدريبية بدون أي تكاليف تشغيلية.
- استخدام Vertex AI لتسريع تطوير خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي لبناء نماذج تعلم آلي قابلة للتطوير، مع 80٪ أقل من أسطر التعليمات البرمجية المطلوبة للنمذجة المخصصة.
- خيارات مرنة للنشر على السحابة أو في مكان العمل أو على الحافة للسماح للمؤسسات بتلبية متطلبات السيادة وأمن البيانات والخصوصية المتنوعة – مع توفير الإدارة المركزية وفرض السياسة مع Google Distributed Cloud ، بتمكين من Anthos.
مجموعة كاملة من التكنولوجيا
قال لينش لموقع TechNewsWorld: “أحد المميزات الرئيسية لبرنامج Medical Imaging Suite هو أننا نقدم مجموعة شاملة من التقنيات التي تدعم عملية تقديم الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية”.
وأوضحت أن هذا الجناح يوفر كل شيء بدءًا من التقاط بيانات التصوير وتخزينها إلى أدوات التعليقات التوضيحية بمساعدة الذكاء الاصطناعي إلى خيارات نشر النماذج المرنة على الحافة أو في السحابة.
وقالت: “نحن نقدم الحلول التي من شأنها أن تجعل هذه العملية أسهل وأكثر كفاءة لمؤسسات الرعاية الصحية”.
وأضاف لينش أن الجناح يتخذ نهجًا مفتوحًا وموحدًا للتصوير الطبي.
وقالت: “تعمل خدمات Google السحابية المتكاملة مع نهج DICOM القياسي، مما يسمح للعملاء بالاستفادة بسلاسة من Vertex AI للتعلم الآلي و BigQuery لاكتشاف البيانات وتحليلاتها”.
“من خلال بناء كل شيء حول هذا النهج الموحد، فإننا نسهل على المؤسسات إدارة بياناتها وجعلها مفيدة.”
حل تصنيف الصور
أدى الاستخدام المتزايد للتصوير الطبي، إلى جانب مشكلات القوى العاملة، إلى جعل المجال مهيئًا للحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
قال تورنو: “نظرًا لأن أنظمة التصوير أصبحت أسرع، فإنها توفر دقة وقدرات أعلى مثل التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، فمن الصعب على البنية التحتية التي تدعم هذه الأنظمة مواكبة ما هو مطلوب، ومن الأفضل أن تظل في طليعة ما هو مطلوب”.
وأضافت: “بالإضافة إلى ذلك، هناك نقص في القوى العاملة في مجال الأشعة مما يعقد جانب الموظفين من أعباء العمل”.
وأوضحت أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحديد المشكلات الموجودة في الصورة من خلال مقارنتها بمجموعة من الصور المكتسبة. وأشارت إلى أنه “يمكن أن يوصي بتشخيص يحتاج بعد ذلك فقط إلى تفسير وتأكيد”.
وتابعت قائلة: “يمكن أيضًا أن يعرض الصور أعلى قائمة انتظار العمل إذا تم الكشف عن موقف محتمل يهدد الحياة في إحدى الصور”. “يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تنظيم سير العمل من خلال قراءة الصور.”
يفعل التعلم الآلي في التصوير الطبي ما فعله للتعرف على الوجه والبحث المستند إلى الصور. أوضح كريبس: “بدلاً من تحديد كلب أو قرص طائر أو كرسي في صورة فوتوغرافية، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد حدود الورم أو كسر العظام أو آفة الرئة في صورة تشخيصية”.
أداة، ليست بديلا
وافق مايكل أريجو ، الشريك الإداري في No World Borders، وهي شبكة وطنية من الشهود الخبراء في قضايا الرعاية الصحية، ومقرها نيوبورت بيتش بكاليفورنيا، على أن الذكاء الاصطناعي قد يساعد بعض أخصائيي الأشعة الذين عملوا أكثر من اللازم، ولكن فقط إذا كان موثوقًا به.
قال لـ TechNewsWorld: “يجب تنظيم البيانات بطرق يمكن استخدامها واستهلاكها بواسطة الذكاء الاصطناعي”. “الذكاء الاصطناعي لا يعمل بشكل جيد مع البيانات غير المهيكلة شديدة التغير في تنسيقات غير متوقعة.”
وأضاف تورنو أنه تم إجراء العديد من الدراسات حول دقة الذكاء الاصطناعي وسيستمر إجراؤها.
“في حين أن هناك أمثلة على اكتشاف الذكاء الاصطناعي لأشياء لم يفعلها الإنسان، أو أنه” جيد “مثل الإنسان، هناك أيضًا أمثلة حيث يفتقد الذكاء الاصطناعي شيئًا مهمًا، أو ليس متأكدًا تمامًا مما يجب تفسيره حيث يمكن أن يكون هناك العديد من مشاكل مع المريض “.
وقالت: “يجب أن يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه أداة فعالة لتسريع تفسير الصور والمساعدة في الحالات الطارئة، ولكن لا يحل محل العنصر البشري تمامًا”.
إمكانية دفقة كبيرة
بفضل مواردها، يمكن لـ Google إحداث تأثير كبير في سوق التصوير الطبي. وأشار تورنو إلى أن “وجود لاعب رئيسي مثل Google في هذا المجال يمكن أن يسهل التآزر مع منتجات Google الأخرى الموجودة بالفعل في مؤسسات الرعاية الصحية، مما قد يتيح اتصالاً أكثر سلاسة بالأنظمة الأخرى”.
وتابعت قائلة: “إذا ركزت Google على هذا الجزء من السوق، فلديهم الموارد اللازمة لتحقيق النجاح”. “هناك العديد من اللاعبين في هذا الفضاء بالفعل. سيكون من المثير للاهتمام معرفة كيف يمكن لهذا المنتج الاستفادة من وظائف وخطوط الأنابيب الأخرى في Google وأن يكون عاملًا مميزًا “.
أوضح لينش أنه مع إطلاق Medical Imaging Suite ، تأمل Google في المساعدة في تسريع تطوير واعتماد الذكاء الاصطناعي للتصوير من قبل صناعة الرعاية الصحية.
وقالت: “يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على المساعدة في تخفيف العبء عن كاهل العاملين في مجال الرعاية الصحية وتحسين حياة الناس بشكل كبير وحتى إنقاذها”.
وأضافت: “من خلال تقديم أدوات التصوير الخاصة بنا ومنتجاتنا وخبراتنا لمؤسسات الرعاية الصحية، نعتقد أن السوق والمرضى سيستفيدون”.
المصدر: technewsworld
قد يهمك:
