Companiile tehnologice explorează noi căi pentru ca expertiza lor în domeniul inteligenței artificiale (AI) să poată fi folosită mai bine. Cea mai mare companie de rețele sociale din lume, Facebook Inc. (FB), a anunțat că lucrează la un proiect de cercetare legat de imagistică medicală. Inițiativa este lansată în comun cu o echipă de medici din departamentul de radiologie al Școlii de Medicină a Universității din New York.
În prezent, o scanare magnetică prin rezonanță magnetică (RMN) durează oriunde între 15 minute și o oră. RMN este un tip de scanare care utilizează câmpuri magnetice puternice și unde radio pentru a produce imagini detaliate în interiorul corpului și este o metodă populară de diagnostic. Proiectul comun își propune să facă scanări RMN de până la 10 ori mai rapide. Dacă va avea succes, va deveni un schimbător de jocuri, în special în cazurile în care este necesar un diagnostic rapid și o schimbare pentru tratament în timp util. În plus, ciclul de timp mai scurt va elibera, de asemenea, aparatul RMN pentru a fi utilizat de mult mai mulți pacienți; în prezent, multe instalații RMN au liste de așteptare de zile sau săptămâni.
Inginerii Facebook aparținând grupului de cercetare a inteligenței artificiale (FAIR) intenționează să utilizeze rețele neuronale pentru proiectul inovativ numit fastMRI. Rețelele neuronale sunt o serie de algoritmi care încearcă să identifice relațiile dintr-un set de date printr-un proces care reflectă funcționarea creierului uman. Cercetatorii vor folosi aproximativ 3 milioane de imagini RMN ale creierului, ficatului si genunchilor provenite din 10.000 de cazuri medicale diferite, asa cum sunt disponibile la Scoala de Medicina din NYU. Pentru a asigura securitatea datelor și anonimatul necesar, toate detaliile pacienților implicați sunt eliminate din imaginile medicale. Nu sunt utilizate date din profilurile de socializare Facebook.
Încercări de accelerare a scanărilor RMN
Echipa va studia mai întâi modul de scanare RMN în procesul curent, în care sunt combinate diferite scanări corporale pentru a realiza imagini adecvate. Următoarea etapă presupune evaluarea dacă AI poate oferi rezultate similare sau mai bune mai rapid cu scanări mai inteligente care captează și prelucrează mai puține date. „Cheia este formarea rețelelor neuronale artificiale pentru a recunoaște structura de bază a imaginilor pentru a completa vizualizările omise din scanarea accelerată”, au spus cercetătorii implicați în proiect. Descoperirile inițiale au relevat semne pozitive: AI a reușit să genereze scanări adecvate din mai puține date.
Compania Menlo Park, din California, a făcut pași în domeniul AI și are expertiză în date, precum și în procesarea imaginilor. A folosit AI pentru a conține răspândirea conținutului ilicit într-o măsură semnificativă în rețeaua sa, lucru care ar fi fost greu de realizat cu operatorii umani și programarea standard.
Anul trecut, compania a închis un proiect care încerca să antreneze roboți automatizați pentru a negocia, deși a folosit AI pentru redarea cu succes a traducerilor pe platforma sa.
