/https%3A%2F%2Fs3.eu-central-1.amazonaws.com%2Fmedia.my.ua%2Ffeed%2F6%2Fa37a8d45373bc38beec9db7102623de2.jpg)
Онлайн-дерматолог. Google Lens навчився розпізнавати захворювання шкіри по фото
Google оголосила, що функція для пошуку зображень Lens, вбудована в програми на мобільних пристроях iOS і Android, може розпізнати висип чи родимки, надавши схожі результати у відповідь на запит.
Функція буде доступна для всіх частин тіла – якщо, наприклад, ви захочете отримати більше інформації про невелику пухлину на губі, подряпину на нігті або зону голови, на якій поменшало волосся.
«Просто сфотографуйте або завантажте фотографію через Lens, і ви знайдете візуальні збіги для свого пошуку», — йдеться в дописі в блозі.
Певна річ, Google попереджає, що результати є «виключно інформаційними», а за діагностуванням радить звертатися до медичних центрів.
/https%3A%2F%2Fs3.eu-central-1.amazonaws.com%2Fmedia.my.ua%2Ffeed%2F137%2F0468a731b7ab5ce006e9f8faba72b66a.jpg)
Компанія роками досліджувала інструменти штучного інтелекту, які б могли розпізнати захворювання шкіри на зображенні. На конференції Google I/O 2021 продемонстрували прототип, який на той момент «міг визначити 288 різних станів» і виявляв правильний результат в трьох найкращих пропозиціях у 84% випадків.
Інструмент, який дістав назву DermAssist, нині в обмеженому випуску проходить «подальше ринкове тестування». І хоча технологія отримала маркування CE як медичний пристрій класу 1 (етикетка для позначення товарів у Європейській економічній зоні), Управління з продовольства і медикаментів США його ще не оцінило.
Ще один аргумент бути обережнішим під час використання інструменту – його ймовірна менша здатність до ідентифікації захворювань на темнішій шкірі. The Guardian цитує дослідження 2021 року, яке відзначило відсутність даних про категорії типу шкіри та зображень темношкірих людей в багатьох безплатних базах даних зображень, які використовуються для навчання систем ШІ.
Торік Google, яка вже стикалася з проблемами, коли її нейромережа позначила темношкірих людей як горил, розпочала співпрацю з професором Гарвардського університету Еллісом Монком, щоб використовувати його Шкалу відтінків шкіри (MST) в розробці ШІ. Згодом компанія заявила, що її система глибокого навчання стала більш точною у визначенні захворювань шкіри у темношкірих пацієнтів – для них системи визначили результати із точністю 87,9%.

