两家公司的目标是于 2024 年在现实世界的临床环境中部署该技术，然而，商业部署仍然取决于研究和测试的成功程度。

这一合作关系建立在谷歌之前的工作基础上，以改善乳腺癌检测。早在 2020 年，谷歌研究人员在《自然》杂志上发表了一篇论文，发现其人工智能系统在识别乳腺癌迹象方面的表现优于几位放射科医生。在研究的数千张乳房 X 光照片中，该模型将假阴性率降低了 9.4%，假阳性率降低了 5.7%。

iCAD 计划将谷歌的乳房 X 光摄影 AI 研究模型纳入 iCAD 的现有工具。第一个是它的“ProFound AI”工具，其分析来自数字乳房断层合成（DBT）的图像，这是一种先进的成像技术，有时被称为“3D 乳房摄影”。该工具扫描 DBT 图像，以寻找恶性软组织密度和钙化。iCAD 还计划将谷歌的模型用于其风险评估工具，该公司称该工具提供针对每个人的个性化乳腺癌风险评估。

希望人工智能可能成为帮助放射科医生及其病人的工具。一般来说，医学专家比较谨慎地对待人工智能。在谷歌 2020 年的研究中，有一些情况下放射科医生发现了模型最初没有看到的癌症。除此之外，诊断癌症并没有确切的黄金标准，这可能使得在训练算法时难以建立一个良好的基线。因此，这种人工智能工具可能会通过提供两个以上的选项来改进，以考虑到“诊断的灰色区域”，而不是拘泥于二元结果 ——“癌症”或“无癌症”。过分依赖人工智能而不请医生来评估病人健康的所有细微差别，特别是当涉及到试图检测早期癌症时，可能会增加过度诊断的风险。

另外，谷歌表示，其还在与英国国家卫生服务系统（NHS）和伦敦帝国学院合作，看看其人工智能技术是否可以作为“第二个独立观测者”在双读乳房 X 光检查中发挥作用，让放射科医生专注于高优先级的病例，同时提高检查的一致性和质量。