Google выпустила систему искусственного интеллекта для точной медицины на базе открытого кода

08 Dec 2017
2055
Прослушать

Компания Google объявила о выпуске новой версии своей системы DeepVariant на базе технологий искусственного интеллекта, которая в прошлом году была отмечена FDA за высокую точность работы. Эта версия характерна тем, что она является системой на основе открытого кода.

Система с открытым исходным кодом будет поставляться академическим медицинским центрам, больницам, страховым компаниям и другим медицинским организациям, которые собираются начать использовать системы искусственного интеллекта и когнитивных вычислений для того, чтобы перейти к услугам на базе технологий точной медицины и анализа ДНК.

Как мы уже писали, Google вслед за своими конкурентами Apple, IBM, Amazon и Microsoft стремится усилить свои позиции на рынке систем искусственного интеллекта в сфере здравоохранения. По словам членам группы Google Brain Team Марка ДеПристо и Райана Поплина, новая система на базе открытого кода разработана компанией Verily, входящей в группу Google, и предназначается для ускорения внедрения подобных систем в здравоохранении и должна способствовать развитию сотрудничества в этой сфере. Для достижения этой цели разработаны специализированные решения для медицинских организаций на базе платформы Google Cloud и DeepVariant. Эти решения позволяют пользователям начать использовать возможности системы искусственного интеллекта на существующем компьютерном оборудовании и за счет применения облачной системы получать возможности обработки даже объемных геномных данных.

DeepVariant предназначена, в частности, для решения одной из самых сложных проблем точной медицины, связанной с повышением точности и ускорением секвенирования генома. Для создания своего решения команда Google начала с анализа референтных геномных данных, полученных от консорциума Genome in a Bottle, и создания десятков миллионов образцов, позволяющих обеспечить быструю расшифровку секвенированных данных. Следующим шагом была "тренировка" классификационной модели Google TensorFlow для разграничивания экспериментальных и реальных геномных данных.

По словам специалистов Google, после того, как в 2016 году DeepVariant выиграла конкурс precisionFDA Truth Challenge как самая точная в работе система, они смогли снизить количество ошибок системы еще на 50%.