基于上面的模型 ，Google 在 Android 平台研发了基于这个障碍语言模型开发的 Project Relate App， 它有几个核心的功能 。
AI 可以将语音障碍人群的 “ 特殊话语 ” 转录为文本 ， 并将这些文本复制粘贴到其他应用程序中 ， 让人们阅读 。
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AI 还可以帮助语音障碍人群把它们说不清楚的话 ， 通过 AI 转述为清晰的语言 ， 让语音障碍人群可以像普通人那样与人交流 。
比如 Google 展示了一个身患肌萎缩侧索硬化（ ALS ）的女生是如何点咖啡的 。
患有肌萎缩侧索硬化（ ALS ）的这类人群 ， 他们的意识十分清楚 ， 只是由于上下运动神经元的损伤 ， 导致他们的四肢、躯干、胸腹部甚至是嘴部肌肉无力甚至萎缩 ， 并且痊愈的可能性很小 。
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而这位身患 ALS 在咖啡店点餐的女生 ， 她通过 Project Relate 把自己模糊的语言 ， 直接转换成清晰连贯的语句 ，Project Relate 明确的告诉了店员她想 “ 加热巧克力 ” 的需求 。
这就是 Project Relate， 带给语音障碍人群生活上最直观的改变 。
【宠物|能检测乳腺癌，还能让渐冻症患者“开口说话”，谷歌这次有点东西。】其次 ，Project Relate 和 Google Assistant 友好的链接起来 ， 语音障碍人群也可以通过 Google Assistant 和自己的设备进行交互 。
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除此之外 ，Google 的 AI 在健康领域也在不断发力 。
比如下面这个疾病检测功能 。
谷歌健康的 AI 能比专家更准确的检查出乳房癌症 。
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英国每一年都有超过 55000 人被诊断出乳腺癌 ， 而美国那边每 8 名妇女就会有 1 人在有生之年患上乳腺癌 。
关键是多数的乳腺癌症状在前期表现都不明显 ， 很容易被忽视或者没有及时被筛查出来 。
而谷歌去年一月发表在《 Nature 》的一篇文章 ， 分享了 AI 是如何准确识别女性乳腺癌的早期迹象 。
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谷歌联合 DeepMind 、英国癌症研究中心、西北大学 ， 采集了来自英国 76000 多名、美国 15000 多名女性的 X 光检查数据 。
基于这些数据训练出来的 AI 模型 ， 检查了英国 25000 多名和美国 3000 多名的 X 光检查样片 。
相较于人工筛查 ，AI 在美国减少了 5.7% 的乳腺癌误报 ， 在英国减少了 1.2%。
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