Google ได้เปิดตัว Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) ซึ่งเป็นมูลนิธิสำหรับนักพัฒนาที่ออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนในการสร้างและปรับใช้โมเดล AI ทางการแพทย์ HAI-DEF ตั้งเป้าที่จะลดเกณฑ์การพัฒนา AI ทางการแพทย์ ส่งเสริมนวัตกรรม และปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยในท้ายที่สุดด้วยการจัดหาโมเดลโอเพ่นซอร์ส บทช่วยสอน และเอกสารประกอบ การพัฒนา AI ทางการแพทย์เผชิญกับความท้าทายด้านความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อกำหนดด้านความรู้ระดับมืออาชีพในระดับสูง และการใช้ทรัพยากรการประมวลผลที่สูง มีเป้าหมายเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ และช่วยให้นักพัฒนาจำนวนมากขึ้นมีส่วนร่วมในการพัฒนาโซลูชัน AI สำหรับความต้องการทางการแพทย์ที่หลากหลาย
เมื่อเร็วๆ นี้ Google ได้เปิดตัว Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) ซึ่งเป็นมูลนิธิสำหรับนักพัฒนา AI ด้านสุขภาพที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและใช้โมเดล AI ทางการแพทย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เป้าหมายของโครงการริเริ่มใหม่นี้คือการทำให้การพัฒนา AI ในด้านการดูแลสุขภาพเป็นประชาธิปไตย ส่งเสริมนวัตกรรม และปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย ในการพัฒนา AI ทางการแพทย์ ความท้าทายที่ไม่เหมือนใคร ได้แก่ ความต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย ความต้องการ AI และความเชี่ยวชาญทางการแพทย์ และทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมหาศาลที่จำเป็นในการฝึกอบรมและปรับใช้โมเดล AI ที่ซับซ้อน อุปสรรคเหล่านี้อาจเป็นอุปสรรคต่อนวัตกรรมและจำกัดการพัฒนาโซลูชัน AI เพื่อความต้องการทางการแพทย์ที่หลากหลาย
HAI-DEF มอบโมเดลโอเพ่นซอร์ส สมุดบันทึก Colab สำหรับการเรียนการสอน และเอกสารประกอบที่ครอบคลุมแก่นักพัฒนาเพื่อสนับสนุนกระบวนการพัฒนา AI ทั้งหมดตั้งแต่การวิจัยไปจนถึงเชิงพาณิชย์ ทรัพยากรนี้ออกแบบมาเพื่อ:
ปรับปรุงประสิทธิภาพ: ปรับปรุงกระบวนการสร้างและปรับใช้โมเดล AI ทางการแพทย์
ลดอุปสรรคในการเข้าสู่: ช่วยให้นักพัฒนามีส่วนร่วมในนวัตกรรม AI ทางการแพทย์ได้มากขึ้น
ส่งเสริมการใช้งานที่หลากหลาย: สนับสนุนการพัฒนาโซลูชั่น AI เพื่อความต้องการทางการแพทย์ที่หลากหลาย
HAI-DEF รุ่นแรก
การเปิดตัว HAI-DEF ครั้งแรกประกอบด้วยโมเดลการฝังสามโมเดลสำหรับการสร้างภาพทางการแพทย์โดยเฉพาะ:
CXR Foundation: สำหรับการเอ็กซ์เรย์ทรวงอก
Derm Foundation: เพื่อผิวสวย
Path Foundation: สำหรับพยาธิวิทยาดิจิทัล
โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย และสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะได้ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ประสิทธิภาพสูงด้วยความต้องการข้อมูลและการประมวลผลที่ลดลง
ด้วยการจัดหาโมเดลและเครื่องมือที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า HAI-DEF คาดว่าจะเร่งการพัฒนา AI ทางการแพทย์อย่างมีนัยสำคัญ ช่วยให้นักพัฒนามีแนวทางที่สะดวกยิ่งขึ้น และเป็นประโยชน์ต่อผู้ป่วยทั่วโลกในท้ายที่สุด นี่เป็นก้าวสำคัญในด้านการพัฒนา AI ทางการแพทย์ และสมควรได้รับความสนใจอย่างต่อเนื่องสำหรับการพัฒนาครั้งต่อไป