Машинное обучение имеет потенциал для стимулирования крупных технологических разработок во многих областях, при этом подразделение X Alphabet уже изучает применение в сельском хозяйстве и производстве продуктов питания. Команда внутри Google теперь использует его для исследований и обнаружения рака с помощью прототипа микроскопа.
Команда Google Brain — исследовательского подразделения компании в области искусственного интеллекта — сегодня представила статью, находящуюся на рецензировании, об обнаружении рака с использованием машинного обучения и модифицированного микроскопа с дисплеем дополненной реальности.
Компания ранее проводила исследования с использованием нейронных сетей для обнаружения рака молочной железы, с показателями точности, сравнимыми с показателями обученного патолога. В настоящее время диагностика рака в основном осуществляется с помощью световых микроскопов. Однако новые методы глубокого обучения требуют цифрового представления микроскопической ткани.
AR-микроскоп Google (ARM) сочетает оба метода, при этом глава отдела ИИ Джефф Дин отметил, что он «сочетает в себе опыт автоматизированных систем машинного обучения с человеческим опытом».
Платформа состоит из модифицированного светового микроскопа, который обеспечивает анализ изображений в реальном времени и отображение результатов алгоритмов машинного обучения непосредственно в поле зрения.
Google отмечает, что «доставляет ИИ напрямую пользователю» с помощью камеры, которая передает изображение с микроскопа через алгоритмы, а те, в свою очередь, выделяют возможные опухоли зеленым контуром, чтобы зритель мог сфокусироваться и подтвердить:
Эта цифровая проекция визуально накладывается на оригинальное (аналоговое) изображение образца, чтобы помочь зрителю в локализации или количественной оценке интересующих признаков. Важно отметить, что вычисление и визуальная обратная связь обновляются быстро — наша текущая реализация работает примерно с 10 кадрами в секунду, поэтому вывод модели бесшовно обновляется, когда пользователь сканирует ткань, перемещая предметное стекло и/или изменяя увеличение.
Исследователям удалось дооснастить существующие световые микроскопы, которые уже используются в больницах и клиниках, недорогими, легкодоступными компонентами.
В настоящее время ARM обучен обнаруживать рак молочной железы и простаты, но он способен «запускать многие типы алгоритмов машинного обучения, направленных на решение различных задач, таких как обнаружение объектов, количественная оценка или классификация». Между тем, визуальная обратная связь может быть обновлена и включать «текст, стрелки, контуры, тепловые карты или анимации».
Google считает, что «ARM имеет потенциал оказать значительное влияние на глобальное здравоохранение, особенно на диагностику инфекционных заболеваний, включая туберкулез и малярию, в развивающихся странах». Он может использоваться в сочетании с существующими рабочими процессами цифровой патологии, а также может быть расширен на другие отрасли, такие как здравоохранение, исследования в области наук о жизни и материаловедение.