Googles nya Medical Imaging Suite kommer att möjliggöra en ljus framtid för sjukvården

Tidigare denna månad, Google Cloud meddelade dess senaste satsning inom hälsovårdsområdet: en ny Medical Imaging Suite. Detta initiativ bygger på år av hårt arbete av Google Cloud-teamet, som syftar till att skapa en universellt vänlig, effektiv och värdegivande plattform, med en hyllning till interoperabilitet och tillgänglighet.

Applikationerna bakom plattformen är flera:

• Bildlagring: Suiten kommer att möjliggöra ett mer omfattande sätt att lagra och komma åt avancerad medicinsk bildbehandling
• Bildlab: i samarbete med chiptillverkaren NVIDIA kommer plattformen att göra det lättare att automatisera rutinmässiga bilduppgifter (t.ex. märkning)
• Bilduppsättningar och instrumentpaneler: programvaran kommer att använda avancerade sökverktyg för att hämta och visa stora mängder data
• Imaging AI Pipelines: Suiten är byggd för att stödja artificiell intelligens för att integrera maskininlärningssystem och -modeller
• Imaging distribution: Plattformen kommer att tillhandahålla ett heltäckande och säkert verktyg som kan anpassas efter varje organisations behov

Thomas Kurian, verkställande direktör för Google Cloud, har tidigare förklarade sin övergripande vision med produktlinjen: "Våra kunder och partners litar på att vårt team levererar nästa generations molnteknik för att hjälpa dem att bli det bästa teknikföretaget i sin bransch. Kombinationen av Googles tekniska styrkor, uppbackad av dess unika skala och djupa erfarenhet av att koppla den tekniken med konsumentprodukter och ekosystem, gör det möjligt för Google Cloud att lägga morgondagens verktyg i händerna på organisationer idag.”

Etablerade vårdspelare använder redan programvaran. Hackensack Meridian Health i New Jersey, till exempel, hoppas kunna använda den robusta Suite för upptäckt av prostatacancer.

Men AI-integration och att ta itu med dataproblem inom vården är inte lätta uppgifter. Många forskare har nyligen uttryckt kritik mot att den så kallade "digitala revolutionen" inom sjukvården som särskilt sporrades av Covid-19-pandemin inte har levererat de höga löften som gavs; istället har sjukvårdsteknologi varit svår att integrera på ett meningsfullt sätt, särskilt på sätt som faktiskt kan påverka patientvårdens resultat.

En stor del av utmaningen med AI är specifikt behovet av stora mängder data för att skapa inlärningsset, för att faktiskt "lära" AI-systemet hur man tolkar data. För många organisationer förblir deras data oorganiserade, otillgängliga eller i äldre format som helt enkelt kräver en betydande mängd "städning" och avstämning innan de kan användas på ett meningsfullt sätt.

Syftet med lösningar som Google Cloud är att så småningom göra data interoperabel och klar för maskininlärning, så att organisationer kan gå vidare från informationsteknologins tidigare tidsålder. Oavsett om experter inom sjukvården gillar det eller inte, är sjukvården mitt i en revolution, en som sömlöst kommer att integrera ny och avancerad teknologi i patientvården. Nu är det upp till nya och etablerade teknikledare att skapa denna revolution på ett meningsfullt och säkert sätt.