A technológiai társaságok új lehetőségeket keresnek a mesterséges intelligencia (AI) területén szerzett tapasztalataik jobb kihasználása érdekében. A világ legnagyobb közösségi hálózati társasága, a Facebook Inc. (FB) bejelentette, hogy az orvosi képalkotással kapcsolatos kutatási projekten dolgozik. A kezdeményezést a New York-i Egyetem Orvostudományi Iskolájának radiológiai osztályának orvoscsoportjával közösen indítják.
Jelenleg a mágneses rezonancia képalkotás (MRI) vizsgálata 15 perctől egy óráig tart. Az MRI egy olyan típusú szkennelés, amely erős mágneses tereket és rádióhullámokat használ a részletes képek létrehozására a testben, és népszerű diagnosztikai módszer. A közös projekt célja, hogy az MR vizsgálatot akár tízszer gyorsabbá tegye. Sikeres játékváltóvá válik, különösen azokban az esetekben, amikor gyors diagnosztizálásra és megfordulásra van szükség az időben történő kezeléshez. Ezenkívül a rövidebb időciklus felszabadítja az MRI készüléket, amelyet még sok más beteg használhat; Jelenleg sok MRI intézmény rendelkezik várakozási listákkal napokból vagy hetekből.
A mesterséges intelligencia kutatás (FAIR) csoporthoz tartozó Facebook mérnökök neurális hálózatokat terveznek felhasználni az innovatív projekthez, amelyet a fastMRI-nek hívnak. A neurális hálózatok egy olyan algoritmusok sorozata, amelyek célja az adatkészletben lévő kapcsolatok azonosítása egy olyan folyamat révén, amely az emberi agy működését tükrözi. A kutatók körülbelül 3 millió MRI képet fognak felhasználni az agyból, a májból és a térdből, amelyek 10 000 különféle orvosi esetből származnak, a NYU Orvostudományi Iskolájánál. Az adatbiztonság és a szükséges anonimitás biztosítása érdekében az érintett betegek minden részletét eltávolítják az orvosi képektől. A Facebook közösségi média profiljaiban nincs adat felhasználva.
Megpróbálja felgyorsítani az MR vizsgálatot
A csoport először azt vizsgálja meg, hogy miként hajtják végre az MRI-vizsgálatot a jelenlegi folyamatban, ahol különböző test-letapogatásokat kombinálnak a megfelelő képek készítéséhez. A következő szakaszban annak felmérését végezzük, hogy az AI gyorsabban tud-e elérni hasonló vagy jobb eredményeket olyan okosabb szkennelésekkel, amelyek kevesebb adatot foglalnak el és dolgoznak fel. "A legfontosabb az, hogy a mesterséges ideghálózatokat kiképezzük a képek mögötti szerkezet felismerésére annak érdekében, hogy kitöltsék a gyorsított letapogatásból kihagyott nézeteket" - a projekt állapotával foglalkozó kutatók. A kezdeti eredmények pozitív jeleket tártak fel: az AI sikeresen készített megfelelő szkennelést kevesebb adatból.
A kaliforniai Menlo Park, a kaliforniai székhelyű vállalat lépéseket tett az AI területén, és tapasztalattal rendelkezik az adatok, valamint a képfeldolgozás területén. Az AI segítségével jelentős mértékben korlátozta a tiltott tartalmak terjedését a hálózatán, amit az emberi operátorokkal és a szokásos programozással nehéz lett volna elérni.
Tavaly a társaság leállított egy projektet, amely megkísérelte kiképezni az automatizált botokat a tárgyalásokhoz, bár az AI-t fordítások sikeres előállításához használták fel platformon.
