Firmy technologiczne odkrywają nowe drogi, dzięki czemu można lepiej wykorzystać ich wiedzę specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji (AI). Największa na świecie firma społecznościowa, Facebook Inc. (FB), ogłosiła prace nad projektem badawczym związanym z obrazowaniem medycznym. Inicjatywa ta jest podejmowana wspólnie z zespołem lekarzy na wydziale radiologii Uniwersytetu Medycznego na New York University.
Obecnie skanowanie metodą rezonansu magnetycznego (MRI) zajmuje od 15 minut do godziny. MRI jest rodzajem skanu, który wykorzystuje silne pola magnetyczne i fale radiowe do generowania szczegółowych obrazów w ciele i jest popularną metodą diagnozy. Wspólny projekt ma na celu przyspieszenie czasów skanowania MRI do 10 razy. Jeśli się powiedzie, zmieni się w grę, szczególnie w przypadkach, gdy szybka diagnoza i zmiana są wymagane do szybkiego leczenia. Ponadto krótszy cykl czasowy uwolni również aparat MRI do użytku przez wielu więcej pacjentów; obecnie wiele obiektów MRI ma listy oczekujących dni lub tygodni.
Inżynierowie z Facebooka należący do grupy Artificial Intelligence Research (FAIR) planują wykorzystanie sieci neuronowych w innowacyjnym projekcie o nazwie fastMRI. Sieci neuronowe to szereg algorytmów, które mają na celu identyfikację relacji w zbiorze danych za pomocą procesu odzwierciedlającego pracę ludzkiego mózgu. Naukowcy wykorzystają około 3 milionów obrazów MRI mózgu, wątroby i kolan pochodzących z 10 000 różnych przypadków medycznych dostępnych w NYU School of Medicine. Aby zapewnić bezpieczeństwo danych i niezbędną anonimowość, wszystkie dane zaangażowanych pacjentów są usuwane z obrazów medycznych. Żadne dane z profili mediów społecznościowych na Facebooku nie są wykorzystywane.
Próby przyspieszenia skanów MRI
Zespół najpierw zbada, w jaki sposób wykonuje się skanowanie MRI w bieżącym procesie, w którym różne skany ciała są łączone w celu uzyskania odpowiednich obrazów. Kolejny etap obejmuje ocenę, czy sztuczna inteligencja może szybciej osiągnąć podobne lub lepsze wyniki dzięki inteligentniejszym skanom, które przechwytują i przetwarzają mniej danych. „Kluczem jest wyszkolenie sztucznych sieci neuronowych w zakresie rozpoznawania podstawowej struktury obrazów w celu wypełnienia widoków pominiętych w przyspieszonym skanie”, naukowcy zaangażowani w stan projektu. Wstępne odkrycia ujawniły pozytywne oznaki: sztucznej inteligencji udało się wygenerować odpowiednie skany z mniejszej ilości danych.
Kalifornijska firma Menlo Park poczyniła postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji i ma doświadczenie w przetwarzaniu danych i obrazów. Wykorzystał sztuczną inteligencję do ograniczenia rozprzestrzeniania nielegalnych treści w swojej sieci, co byłoby trudne do osiągnięcia dzięki ludzkim operatorom i standardowemu programowaniu.
W ubiegłym roku firma zakończyła projekt, który miał na celu przeszkolenie automatycznych botów do negocjacji, choć wykorzystał sztuczną inteligencję do udanego tłumaczenia na swojej platformie.
