コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
ジャンプ先

Medical Imaging Suite

画像処理データを利用しやすく、相互運用性のある有用なものにすることで、医療画像処理用の AI の開発を加速します。

  • DICOM ストレージへの多様なストレージ形式の集約を支援する

  • NetApp または Change Healthcare クラウドネイティブ PACS を介したオンプレミス ストレージとのシームレスな統合

  • NVIDIA と MONAI のオープン フレームワークを利用した AI 支援アノテーション環境

  • 医療に特化したセキュリティとコンプライアンスを支援する

利点

相互運用性による画像診断を加速する

Google と同じツールを使用して時間とリソースを削減し、スケーラブルな AI/ML を提供します。

迅速な診断を実現し、生産性を向上させる

画像の相互運用性を向上させることで、診断の迅速化、医師の疲弊の軽減、医療提供の効率向上を実現できます。

より良い患者ケアへのアクセスの改善を支援する

重症例の優先順位付け、治療上の判断の強化、十分なサービスを受けていない地域へのスクリーニングの範囲を拡大することで、疾患の検出と診断を変革し、患者の治療結果を改善します。

主な機能

Google Cloud の Medical Imaging Suite を使用して画像診断を変革する

画像処理ストレージ

Cloud Healthcare API を使用すると、画像処理のための国際 DICOMweb 標準を使用した簡単かつ安全なデータ交換が可能になります。Cloud Healthcare API は、フルマネージドでスケーラビリティに優れたエンタープライズ クラスの開発環境を提供します。また、自動化された DICOM 匿名化などの付加価値機能も含まれています。画像検索技術パートナーには、オンプレミスからクラウドへのデータ管理をシームレスに行うための NetApp や、放射線科医が臨床で使用するクラウド ネイティブなエンタープライズ画像検索 PACS である Change Healthcare などがあります。

画像処理ラボ

NVIDIA の AI 支援アノテーション ツールを使用して医療画像にラベルを付けるという、手作業が多い反復的なタスクの自動化に役立ちます。MONAI は、DICOMweb ビューアとのネイティブ統合を提供します。

画像処理データセットとダッシュボード

組織が BigQueryLooker を使用して、運用上のオーバーヘッドなしで、ペタバイト単位の画像処理データを表示および検索し、高度な分析を行い、トレーニング データセットを作成できるようにします。

画像処理 AI パイプライン

Vertex AI によるカスタム モデリングに必要なコードの行数を 80% 削減し、スケーラブルな AI モデルの開発を加速させます。

画像処理のデプロイ

クラウド、オンプレミス、エッジデプロイに柔軟に対応でき、組織はさまざまな主権、データ セキュリティ、プライバシー要件を満たしながら、Anthos によって実現される Google Distributed Cloud によって一元化された管理とポリシーの適用を可能にします。

Medical imaging

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医療技術企業である Hologic, Inc. のロゴ

「診断と AI に関する Google の専門知識を、AI、ディープ ラーニングに関する Google Cloud の専門知識や画像処理ストレージ用のクラウドベースのテクノロジーで補完することで、Google は市場をリードするテクノロジーを進化させ、子宮頸がん診断を改善しています。」

Hologic の研究開発およびイノベーション担当バイス プレジデント Michael Quick 氏

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料金

料金

組織の料金については、Google のセールスチームまでお問い合わせください。

パートナー

大規模なデプロイを支援する技術パートナーとサービス パートナーのエコシステム