谷歌和國防部多年來一直在悄悄研究一種人工智能驅動的增強現實顯微鏡（ARM）。該技術仍處於早期階段，尚未積極用於幫助診斷患者，但初步研究很有希望，專家們表示，ARM很有可能會成為病理學家診斷疾病的重要工具。
目前共有13台ARM設備，其中一臺屬于非營利組織MITRE公司，該公司與政府機構合作解決涉及技術的重大問題。MITRE的研究人員正在找出ARM在臨床環境中可能存在的漏洞。
乍一看，ARM看起來很像高中生物教室裡的顯微鏡。該設備配有一個大目鏡和一個用於檢查傳統載玻片的託盤，但它還連接到一個裝有人工智能模型的四四方方的計算機塔。當載玻片準備好並在顯微鏡下固定時，人工智能能夠勾勒出癌症的位置。輪廓顯示為一條亮綠色的線，病理學家可以通過目鏡和單獨的監視器查看。人工智能還可以指示癌症的嚴重程度，並在顯示器上生成黑白熱圖，以像素形式顯示癌細胞的邊界。
在今年8月份，MITRE的研究人員演示了這款ARM，高級自主系統工程師Patrick Minot表示，由於人工智能直接覆蓋在顯微鏡的視野上，因此不會中斷醫生的既定工作流程。
近年來，與醫療保健領域的許多其他領域一樣，病理學家一直在應對勞動力短缺的問題。一些組織一直在嘗試將病理學家的工作流程數字化，以提高效率，但數字病理學也面臨著一系列挑戰。對一張幻燈片進行數字化可能需要超過千兆字節的存儲空間，因此與大規模數據收集相關的基礎設施和成本可能會迅速增加。對於許多較小的衛生系統來說，數字化還不值得這麼麻煩。
ARM並不是要取代數字病理系統，但它可以幫助衛生組織繞過對數字病理系統的需求。例如，病理學家可以選擇使用ARM的軟件截取載玻片的屏幕截圖，這些軟件的存儲成本要低得多。
每台ARM通常會花費衛生系統90,000至100,000美元。
谷歌雲醫療保健戰略和解決方案全球總監Aashima Gupta表示，該公司已為ARM推出了四種算法，可以識別乳腺癌、宮頸癌、前列腺癌等。Arm一直都是加密的。
國防部首席數字和人工智能部門人工智能評估副主任David Jin表示，Arm具有極大的益處潛力，但也存在很多風險，它將改變癌症診斷的方式。
專家Zafar表示，儘管ARM肯定會幫助病理學家，但最終，普通公眾將從該技術中受益最多。他表示ARM的準確性、速度和成本效益都將有助於更好的護理。人工智能已經到來，而且它將繼續發展。重點不是要害怕這些技術，而是要對它們進行分類，以最好地利用它們來滿足我們的醫療和保健需求。
