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Medical Imaging Suite

Medical Imaging Suite

加速开发用于医学成像的 AI 技术，提升影像数据的可访问性、互操作性和实用性。

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  • 支持各种存储格式与 DICOM 标准的融合

  • 通过 NetApp 或 Change Healthcare 云原生 PACS 与本地存储服务无缝集成

  • 由 NVIDIA 和 MONAI 开源框架提供支持的 AI 辅助注解环境

  • 支持医疗保健特有的安全性和合规性
Google Cloud Medical Imaging Suite

视频

Google Cloud 的 Medical Imaging Suite 简介

1:41

优势

利用互操作性加快影像诊断速度

使用支持 Google 的工具减少时间和资源，以提供可扩缩的 AI/机器学习。

加快诊断速度，提高工作效率

更好的影像互操作性有助于加快诊断速度、减轻医生的工作量并提高医护服务的效率。

帮助改善对患者的护理

通过优先治疗关键病例、增强治疗决策或扩大服务不足地区的筛查流程来改善疾病检测和诊断效果，进而改善患者的治疗效果。

主要特性

使用 Google Cloud 的 Medical Imaging Suite 转变影像诊断方式

影像存储空间

Cloud Healthcare API 可让您使用影像的国际 DICOMweb 标准轻松安全地交换数据。Cloud Healthcare API 提供全代管式、扩缩能力极强的企业级开发环境，并具有自动 DICOM 去标识化等增值功能。影像技术合作伙伴包括 NetApp（用于无缝本地到云端数据管理）和 Change Healthcare（放射科医生在临床中使用的云原生企业影像 PACS）。

影像实验室

使用 NVIDIA 的 AI 辅助注解工具自动为医学影像加标签，此任务通常需要大量人工操作并且高度重复；MONAI 提供与任何 DICOMweb 查看器的原生集成。

影像数据集和信息中心

使组织能够查看和搜索 PB 级的影像数据，以使用 BigQuery 和 Looker 执行高级分析并创建零运营开销的训练数据集。

影像 AI 流水线

加快可扩缩 AI 模型的开发速度，使用 Vertex AI 进行自定义建模所需的代码行数减少 80%。

影像部署

为云、本地或边缘部署提供灵活的选项，使组织能够满足不同的主权、数据安全和隐私要求，同时通过 Anthos 支持的 Google Distributed Cloud 来进行集中管理并强制执行政策。

了解如何使用 Cloud Healthcare API 存储、检索和分析医学影像数据

视频

使用 Cloud Healthcare API 的医疗保健影像

6:30
Hologic, Inc.（一家医疗技术公司）的徽标

“通过将我们在诊断和 AI 方面的专业知识与 Google Cloud 在 AI、深度学习及其基于云的成像存储技术方面的专业知识相辅相成，我们正在开发市场领先的技术，以提高宫颈癌诊断效果。”

Michael Quick，Hologic 创新研发副总裁

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