Google ontwikkelt AI-algoritmen die dermatologische ziekten en tuberculose kunnen diagnosticeren

Google toont steeds meer interesse op het gebied van kunstmatige intelligentie-toepassingen in de zorg. Dit is duidelijk te zien aan de reeks miljoeneninvesteringen in gezondheidszorgtoepassingen, op AI gebaseerde diagnostische algoritmen die het bedrijf in de loop der jaren heeft gemaakt, en nog veel meer. Sommige daarvan beginnen ‘zoete vruchten’ af te werpen.

Google implementeert momenteel de laatste stappen en gelooft in het massaal testen van kunstmatige intelligentie-algoritmen in de echte wereld die kunnen helpen dermatologische problemen op te sporen, en vooral de vroege diagnose van tuberculose.

Op het gebied van dermatologie richt Google zich op het ontwikkelen en perfectioneren van een volledig nieuwe AI-tool waarmee patiënten huidaandoeningen alleen via de smartphonecamera met hoge nauwkeurigheid kunnen detecteren. Volgens onderzoek van Google ervaren miljarden mensen over de hele wereld elke dag huidproblemen. Het is niet noodzakelijkerwijs een ziekte, maar soms is het gewoon een negatieve reactie van de huid op welk middel dan ook, maar het kan onnodige angst veroorzaken, of erger nog, het gebruik van medicijnen. Deze AI-tool is gemaakt om de bovenstaande problemen te elimineren.

AI-algoritmen zullen door Google worden geïntegreerd in de vorm van een website waar iedereen toegang toe heeft. Patiënten hoeven slechts maximaal drie foto's van het probleemgebied vanuit verschillende hoeken te maken en vervolgens een paar gerelateerde vragen te beantwoorden. Op basis van uw foto's en antwoorden zal het AI-model de mogelijke omstandigheden verfijnen met betrouwbare informatie die u verder kunt onderzoeken, waardoor u een beter inzicht krijgt in het probleem waarmee u wordt geconfronteerd.

Momenteel bevat het AI-model van Google informatie over 288 verschillende dermatologische aandoeningen, en in de loop van de tijd zullen er nog meer worden toegevoegd. Het bedrijf beweert dat zijn tool is getraind op miljoenen datapunten uit verschillende demografische groepen, maar nog steeds in de eerste plaats bedoeld is om de diagnose van een arts te ondersteunen en niet te vervangen. Deze tool heeft het evaluatieproces van de Amerikaanse Food and Drug Administration (FDA) niet doorlopen en daarom is de daadwerkelijke kwaliteit nog steeds een groot vraagteken. Google is van plan later dit jaar een testversie van dit AI-model te lanceren, alvorens massale implementatie in de toekomst te overwegen.

Voor tuberculose gebruikt Google een diepgaand leersysteem om gevallen met een hoog risico vroegtijdig te detecteren en patiënten diepgaandere aanbevelingen en teststappen te bieden. Dit model maakt in principe gebruik van röntgenfoto's van de thorax als voorbereidende screeningsstap.Als er risicofactoren worden gedetecteerd, geeft het systeem advies en stelt de patiënt voor om naar een specialist te gaan. Dit kan worden opgevat als een "snel test"-systeem voor tuberculose door middel van röntgenfilms.

Om dit AI-systeem te bouwen, gebruikten ingenieurs geanonimiseerde gegevens uit negen verschillende landen en testten deze vervolgens op cases uit vijf andere landen. In interne tests zei Google dat zijn model in hetzelfde tempo valse positieven en valse negatieven kon retourneren als 14 radiologen. Klinieken kunnen deze technologie gebruiken om aanbevolen drempelwaarden voor noodzakelijke aanvullende tests te bepalen, waardoor nauwkeurigere diagnostische resultaten worden verkregen.

Er kan worden gezegd dat de vooruitzichten op het gebied van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie die Google de afgelopen jaren heeft bereikt een mooie toekomst hebben geopend in het grondig en alomvattend toepassen van de voordelen van AI in de gezondheidszorg. nauwkeurigere en effectievere manier!