谷歌健康部門最近推出了一款新產(chǎn)品——一臺利用人工智能和增強現(xiàn)實技術(shù)來幫助實時檢測乳腺癌、前列腺癌等某些類型的癌癥的顯微鏡，而且可以加裝到許多現(xiàn)有的光學顯微鏡上，所需的組件成本也很低且隨時可用。

目前，該顯微鏡還是一個樣品，需等待進一步的試驗。不過到現(xiàn)在為止，這臺顯微鏡參與的測試，顯示了該技術(shù)用于癌癥檢測的優(yōu)勢。增強現(xiàn)實顯微鏡平臺是經(jīng)過廣泛修改的一種光學顯微鏡，可支持實時圖像分析。

就其技術(shù)如何運作而言，谷歌發(fā)布了一個視頻

從視頻看，該顯微鏡會利用機器學習算法對這些實時數(shù)據(jù)進行分析，并提供一系列視覺反饋選項，包括文本，箭頭，輪廓，熱點圖和動畫。而這一過程的目的是想要幫助醫(yī)療專業(yè)人員進行癌癥檢測，用深度學習工具幫助病理學家做出關(guān)鍵決策。

目前來說，用于評估癌癥組織的方法是通過使用傳統(tǒng)的光學顯微鏡(復合光學顯微鏡)，這個過程中會存在少數(shù)由于人為原因?qū)е碌氖?。其中原因之一就在于難以對超過300種，且每種都有一個典型生物學特征的腫瘤，做到百分之百的識別和檢測。

由谷歌開發(fā)的增強現(xiàn)實顯微鏡可以加裝到許多現(xiàn)有的光學顯微鏡上。另外，谷歌方面表示，所需的組件成本低且隨時可用。同時，該技術(shù)不需要被分析組織切片的整個載玻片數(shù)字版本。

做對這項技術(shù)做出評價時，谷歌稱：“現(xiàn)代計算組件和深度學習模型，比如那些基于TensorFlow的深度學習模型，將允許大范圍的預訓練模型在這個平臺上運行。”

谷歌研究人員繼續(xù)說道：“就像在傳統(tǒng)的模擬顯微鏡中，用戶通過目鏡觀察樣品。機器學習算法將其輸出實時地投射到光路中。該數(shù)字投影在視覺上會疊加在樣本的原始(模擬)圖像上，以幫助觀察者定位或量化觀察者需要進行細微觀察的特征。”