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• 이 모델을 훈련시킨 후에는 25,000 명 이상의 영국 거주자와 3,000 명의 미국 시민이 촬영한 유방 촬영 사진이 포함된 별도의 데이터 세트로 테스트했습니다.
• Google은 이러한 결과가 유망하다고 생각하고 실제 임상 환경에서 이 기술이 사용되는 경우 의사는 미래의 잠재적인 암 환자의 '대기 시간과 스트레스를 완화하는 "데 도울 수 있다고 생각합니다.
• Google은 또한 이 연구를 재정적으로 지원하고 시카고의 노스웨스턴 대학교 (Northwestern University), 2 개의 영국 의료 센터, Royal Surrey County Hospital 및 Cancer Research Imperial Centre의 연구원들과 함께 연구했습니다.
• Google은 기계 학습 연구를 환자뿐만 아니라 의료 전문가에 유용한 도구로 변환하고자합니다.
• 이를 통해 모델은 유방암을 발견하고 허위 긍정 및 부정을 줄이는 데 있어 방사선 전문의를 능가 할 수있었습니다.
• 연구원들은 이 모델이 인간 전문가보다 적은 정보를 받았으며 가장 최근의 익명 유방 촬영 사진만 처리했다고 지적했습니다.


Are you a robot? [www.bloomberg.com]
https://blog.tmcnet.com/blog/rich-tehrani/fow/ipsoft-is-the-2020-company-to-watch-in-future-of-work.html









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