本文摘要：谷歌脑科学团队近日宣告，他们早已研发出有电脑视觉系统，用作辨识药物中的蛋白质晶体。团队声称其准确率大约为94％。 蛋白质晶体要求了细胞的形状，并且对于找到可有针对性地化疗各种疾病的药物有起到。谷歌脑科学团队的首席科学家VincentVanhoucke2020-03-30 在博文中谈论到：“每种蛋白质的辨识都会展开数百次的实验。 虽然在设置和光学上是自动化的，但是通过视觉识别系统辨识的蛋白质晶体依然在相当大程度上不存在错误的可能性，也更容易经常出现人为错误。
谷歌脑科学团队近日宣告，他们早已研发出有电脑视觉系统，用作辨识药物中的蛋白质晶体。团队声称其准确率大约为94％。
蛋白质晶体要求了细胞的形状，并且对于找到可有针对性地化疗各种疾病的药物有起到。谷歌脑科学团队的首席科学家VincentVanhoucke2020-03-30 在博文中谈论到：“每种蛋白质的辨识都会展开数百次的实验。
虽然在设置和光学上是自动化的，但是通过视觉识别系统辨识的蛋白质晶体依然在相当大程度上不存在错误的可能性，也更容易经常出现人为错误。”他还说道：“最重要的是，一旦错失辨识出有这些蛋白质晶体，将不会造成生物医学前进和提高药物用于的现状，而丧失宝贵的机会。
”为了训练人工智能模型，谷歌研究人员将和晶体结果辨识公司MARCO展开合作。谷歌脑科学团队和MARCO的合作成果早已展开了开源，在GitHub上公布了，且在PLOSOne期刊上公开发表的一篇论文中展开了详尽讲解。
现在我们可以找到一个趋势，更加多的大型科技公司和创企转入到医疗保健领域，特别是在是在获取影响服务上。百度研究院在上个月宣告，他们早已创立了一种比人类病理学家更加精确、更佳的辨识乳腺肿瘤的算法。早期结果还指出，人工智能在监测皮肤癌方面比人更加精确。
某种程度，在上个月，谷歌研究人员在NPJ数字医学杂志上公开发表了预测深度自学模型的结果。该模型需要确认患者否必须新的入院展开化疗，以及他们住院时间的长短，还有他们在住院期间的丧生可能性。在今年早期的时候，谷歌分享了一个计算机视觉模型。该模型可以监测糖尿病视网膜恶性肿瘤的情况，而这是心血管疾病的关键指标。
VerilyLifeSciences——就像Google一样，是Alphabet的附属公司，也对药物辨识／挖出领域感兴趣。此外，Verily周三宣告，它将与ResMed合作探寻睡眠中排便骤停，这有可能是体重增加或心力衰竭的致病原因。
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