Google Edge TPUが医療業界を構築

Google Coralシリーズのデバイスには、エッジでTensorFlow Lite MLモデルを実行するように設計されたASICチップであるエッジASICが搭載されており、低電力、高性能の機械学習推論を提供できます。 

 

 

Edge TPUは、予測メンテナンス、異常検出、マシンビジョン、ロボット工学、音声認識など、ますます多くの産業利用シナリオで使用できます。 製造、現地展開、ヘルスケア、小売、スマートスペース、輸送などのさまざまな分野で使用できます。 

 

小型で低消費電力ですが、優れたパフォーマンスを発揮し、エッジで高精度のAIを展開できます。 Edge TPUは、エッジでAIを実行するCPU、GPU、FPGA、およびその他のASICソリューションを補完します。

 

スマートメディカル
CoralのローカルAI機能は、より正確な診断を達成し、関連疾患を予防し、患者が医療費を効果的に削減するのに役立ちます。 また、エッジコンピューティングデバイスは、医療インフラが限られている人々にヘルスケアを拡張できます。

患者ケア
大規模な病院では、常に医師や看護師よりも多くの患者がいるため、1：1の監視は不可能です。 サンゴの機械学習対応のカメラとセンサーにより、医療スタッフは患者の転倒、運動不足、その他の行動などのリマインダーを受け取ることができます。
CoralはローカライズされたAIを提供するため、すべての機密データはローカルデバイスに保存され、患者のプライバシーを効果的に保護しながら患者のケアを改善します。

正確な診断
医用画像は、医師が診断するよりもはるかに多くの画像を生成します。 今後数年間、画像分類モデルは、医師がすべての病気をより迅速かつ正確に診断するのに役立ちます。

 

 

Coralの機械学習モデルは、人間の目では認識できない色とパターンを検出する機能を組み合わせており、モデルは病気の結果に関する履歴情報をよりよく理解します。 それらは、医療専門家が見逃される可能性のある潜在的に重要な病気の特徴を捉えることを効果的に助けることができます。

ローカルAIを備えたサンゴのデバイスは、医師が病気に関する重要な情報をより深く研究し、時間をより効率的にするためのフィルターとしても機能します。

 

低コストの診断
世界の5億人の糖尿病患者はすべて、その合併症失明に苦しんでいる可能性があります。 今日、専門家によるスクリーニングは、失明の糖尿病性網膜症のみを引き起こす可能性があります。

 

サンゴは、患者の眼球の画像をキャプチャし、既存のハードウェアでローカルに推論を実行する診断デバイスを構築するために使用できます。 これは、プライマリケアクリニックがこれらの重要な検査を実行できることを意味し、患者が病気のチェックを実行しやすくなります。

ホームケア
高齢者介護の重要なサービスは、薬が時間通りに服用されるようにすることです。

 

 

姿勢や視線の検出、薬物認識などのさまざまなAIモデルを実行することにより、Coralの家庭用機器は、患者に薬を服用させることを思い出させるだけでなく、医師が設定したスケジュールに従って処方薬を割り当てて、薬の安全性を確保することもできます。

 

 

昨年、GoogleはハードウェアコンポーネントとソフトウェアツールのこのプラットフォームであるCoralを立ち上げ、ローカルAI製品のプロトタイプ作成とスケーリングを容易にしました。 製品ポートフォリオには、Coral Dev Board、USB Accelerator、およびPCIe Acceleratorsが含まれ、これらはすべて36か国で利用できます。

 

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