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Medical Imaging Suite

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 のクラウドネイティブな 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 フレームワークを活用した AI 支援による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 のサービス提供に利用されているのと同じツールを使用することで、時間とリソースを削減してスケーラブルな AI/ML を提供できます。

迅速な診断を実現し、生産性を向上させる

画像診断の相互運用性を向上させることで、診断を迅速化し、医師の疲弊を軽減し、医療提供の効率を高めることができます。

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 により、画像処理に国際規格 DICOMweb を使用して、簡単かつ安全なデータ交換を実現できます。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 グレードの開発環境で、自動 DICOM の匿名化などの付加価値機能を備えています。画像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のシームレスな移行のための NetApp や、放射線科医によって臨床で使用されているクラウドネイティブなエンタープライズ向け画像処理 PACS である Change Healthcare が含まれています。

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。

画像処理の AI パイプライン

Vertex AI を使用してカスタム モデリングに必要なコード行を 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。

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

プレスリリースを読む

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

技術パートナー

  • Change Healthcare ロゴ
  • NetApp ロゴ
  • NVIDIA ロゴ
  • Bitstrapped
  • CitiusTech
  • Deloitte Consulting
  • Omnigen
  • Quantiphi ロゴ
  • Slalom
  • SpringML

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