本文摘要：谷歌脑科学小组最近宣布开发了一种用于识别药物中蛋白质晶体的计算机视觉系统。小组声称其准确率约为94%。蛋白质晶体要求细胞形状，有助于找到能对各种疾病进行性化疗的药。谷歌脑科学小组的首席科学家VincentVanhoucke今天在博文中说：“每鉴定一种蛋白质都会进行数百次实验。 虽然在安装和光学上是自动化的，但视觉识别系统识别的蛋白质晶体依然相当没有错误的可能性，人为错误也容易增多。

谷歌脑科学小组最近宣布开发了一种用于识别药物中蛋白质晶体的计算机视觉系统。小组声称其准确率约为94%。蛋白质晶体要求细胞形状，有助于找到能对各种疾病进行性化疗的药。谷歌脑科学小组的首席科学家VincentVanhoucke今天在博文中说：“每鉴定一种蛋白质都会进行数百次实验。

虽然在安装和光学上是自动化的，但视觉识别系统识别的蛋白质晶体依然相当没有错误的可能性，人为错误也容易增多。”最重要的是，如果这些蛋白质的结晶无法被识别，就会失去宝贵的机会，而不会提高生物医学的进步和药物使用的现状。

“。为了训练人工智能模型，谷歌研究者与晶体结果识别公司MARCO合作。谷歌脑科学团队和MARCO的合作成果已经展开开源，在GitHub上发表，在PLOSOne期刊上公开的论文中进行了详细说明。现在我们可以在更多大型科技公司和创企业接受医疗领域特别是影响服务方面找到趋势。

百度研究院上个月宣布，他们已经建立了比人类病理学家更准确、更好的识别乳腺肿瘤的算法。早期结果还指出人工智能在皮肤癌监测方面比人类更准确。在某种程度上，上个月谷歌研究者在NPJ数字医学杂志上公布了预测深度自学模型的结果。这个模型需要确认患者是否必须重新住院开展化疗，以及住院时间长和住院期间死亡的可能性。

今年年初，谷歌分享了计算机视觉模型。该模型可以监测糖尿病视网膜恶性肿瘤的状况，这是心血管病的重要指标。VerilyLifeSciences——像谷歌一样是Alphabet的子公司，对药物识别/挖掘领域也感兴趣。

另外，Verily星期三宣布，与ResMed合作摸索睡眠中的排便停止可能会导致体重增加和心力衰竭。

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