تطور شركة جوجل الأمريكية منذ العديد من السنوات نظام يتمكن من التعرف على الصور عبر مشاريع GoogLeNet، والتي تساعد في تشخيص مرض السرطان.
ومن بين أهداف تقنيات GoogLeNet تطوير مشروع السيارات ذاتية القيادة وتعليمها تمييز جميع الأشياء مثل تخطيطات الطرق وغيرها، وتسمح الصور ذات دقة جيجابكسل المتخصصة في علم الأمراض بمعرفة إذا كان المريض يعاني من مرض السرطان أم لا، وهي مهمة صعبة، حيث أن نسبة الاتفاق بين الأطباء الذين يقومون بدراسة نفس الصور من الممكن أن تنخفض إلى أكثر من 48%.

ومن الممكن أن يشتمل ملف المريض على عدد كبير من هذه الصور، والتي تصل دقة كل منها إلى 10 جيجابكسل في حال تكبيرها رقميا بقدرة 40X، وهذا يعني دراسة آلاف الصور بدقة 10 جيجابكسل، بالإضافة إلى دراسة كل بيكسل على حدى.

وقد قامت الشركة الأمريكية بتطبيق تقنيات GoogLeNet في تشخيص مرض السرطان، وتشير التقارير إلى قدرة النظام على التوصل إلى نتائج جيدة حقيقية، ولهذا قررت جوجل أتمتة هذه الفكرة من خلال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للتعليم العميق، والذي قاد إلى نتائج مذهلة.

وبعد تدريب الشبكات العصبية على دراسة الصور بأوضاع تكبير متنوعة أوضحت النتائج قدرة تدريب نموذج يتطابق في أداءه مع أخصائي علم الأمراض الذي لديه وقت غير محدود من أجل فحص الصور، حيث أن الأخصائي البشري تمكن من تحقيق نتيجة تبلغ 73% طبقا لمقياس الدقة الأساسي، ولكن نظام GoogLeNet استطاع تحقيق نتيجة وصلت إلى 89%.

وذكرت شركة جوجل أن نظام الذكاء الاصطناعي خاصتها يستطيع تحديد المناطق المشتبه فيها في هذه الصور، وذلك ليقوم الأخصائي بمراجعتها في وقت لاحق بدقة، بالإضافة إلى ذلك فهو يستطيع مساعدة أخصائي علم الأمراض من خلال إتاحة قياسات دقيقة لحجم الورم.