谷歌大腦團隊的成員今天宣布他們已經(jīng)制定了用于識別蛋白質(zhì)結(jié)晶的計算機視覺，聲稱準(zhǔn)確率約為94%%。蛋白質(zhì)結(jié)晶決定了細(xì)胞的形狀，可以在發(fā)現(xiàn)治療各種疾病的藥物中發(fā)揮作用。

“每種蛋白質(zhì)通常會進行數(shù)百次實驗，雖然設(shè)置和成像主要是自動化的，但通過視覺檢查發(fā)現(xiàn)單個蛋白質(zhì)晶體仍然很大程度上存在，因此容易出現(xiàn)人為錯誤，”Google Brain首席科學(xué)家Vincent Vanhoucke在一篇博文中說道。今天。“至關(guān)重要的是，錯過這些結(jié)構(gòu)可能導(dǎo)致重要的生物醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)失去了推進醫(yī)學(xué)狀況的機會。

為了訓(xùn)練人工智能模型，谷歌研究人員與 制藥公司和學(xué)者之間的合作伙伴關(guān)系- 晶體結(jié)果機器識別(MARCO)計劃合作。

Google Brain和MARCO計劃之間的工作成果已經(jīng)開源，并在GitHub上發(fā)布， 并在PLOS One期刊上發(fā)表的一篇論文中 詳細(xì)介紹 。

大型科技公司和初創(chuàng)公司都越來越多地進入醫(yī)療保健領(lǐng)域，特別是提供影像服務(wù)。

百度研究上個月宣布，它已經(jīng)創(chuàng)建了一種比人類病理學(xué)家更好的識別乳腺組織腫瘤細(xì)胞的算法 。早期結(jié)果還表明AI 在檢測皮膚癌方面比人們更準(zhǔn)確。

同樣在上個月，谷歌研究人員在NPJ數(shù)字醫(yī)學(xué)雜志上發(fā)表 了預(yù)測深度學(xué)習(xí)模型的工作結(jié)果，該模型能夠確定患者是否可能被重新入院，他們的住院時間以及他們是否可能在死亡期間死亡他們住院。

今年早些時候，谷歌共享了一個計算機視覺模型，可以檢測糖尿病視網(wǎng)膜病變，這是心血管疾病的關(guān)鍵指標(biāo)。

Verily Life Sciences - 就像Google這樣的字母 - 也對藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域感興趣。另外，Verily周三宣布它將與ResMed合作探索睡眠呼吸暫停，這可能導(dǎo)致體重增加或心力衰竭。