Syarikat-syarikat teknologi sedang mencari jalan baru untuk kepakaran mereka dalam kecerdasan buatan (AI) boleh digunakan dengan lebih baik. Syarikat rangkaian sosial terbesar di dunia, Facebook Inc. (FB), telah mengumumkan kerja-kerja projek penyelidikan berkaitan pengimejan perubatan. Inisiatif ini dilancarkan bersama dengan satu pasukan doktor di jabatan radiologi di Sekolah Perubatan Universiti New York.
Pada masa ini, imbasan pengimejan resonans magnetik (MRI) mengambil masa antara 15 minit hingga satu jam. MRI adalah sejenis imbasan yang menggunakan medan magnet yang kuat dan gelombang radio untuk menghasilkan imej terperinci di dalam badan dan merupakan kaedah diagnosis yang popular. Projek bersama itu bertujuan untuk membuat masa imbasan MRI sehingga 10 kali lebih cepat. Sekiranya berjaya, ia akan menjadi penukar permainan, terutamanya dalam kes-kes di mana diagnosis dan pemulihan pantas diperlukan untuk rawatan yang tepat pada masanya. Di samping itu, kitaran masa yang lebih pendek juga akan membebaskan alat MRI untuk digunakan oleh lebih banyak pesakit; Pada masa ini, banyak kemudahan MRI mempunyai senarai menunggu hari atau minggu.
Jurutera Facebook yang dimiliki oleh kumpulan Penyelidikan Kecerdasan Buatan (FAIR) merancang untuk menggunakan rangkaian neural untuk projek inovatif yang dipanggil sebagai fastMRI. Rangkaian saraf adalah satu siri algoritma yang bertujuan untuk mengenal pasti hubungan dalam satu set data melalui proses yang mencerminkan kerja otak manusia. Para penyelidik akan menggunakan kira-kira 3 juta gambar MRI otak, hati dan lutut bersumber dari 10, 000 kes perubatan yang berbeza seperti yang terdapat di Sekolah Perubatan NYU. Untuk memastikan keselamatan data dan tidak mahu dikenali, semua butiran pesakit yang terlibat dikeluarkan daripada imej perubatan. Tiada data dari profil media sosial Facebook sedang digunakan.
Percubaan untuk Mempercepat Imbasan MRI
Pasukan pertama akan mengkaji bagaimana imbasan MRI dilakukan dalam proses semasa, di mana pelbagai imbasan badan digabungkan untuk membuat imej yang sesuai. Fasa seterusnya melibatkan penaksiran jika AI dapat menyampaikan hasil yang serupa atau lebih baik dengan cepat dengan imbasan yang lebih bijak yang menangkap dan memproses kurang data. "Kuncinya adalah untuk melatih rangkaian neural buatan untuk mengenali struktur imej yang mendasari untuk mengisi pandangan yang ditinggalkan daripada imbasan dipercepat, " penyelidik yang terlibat dengan keadaan projek. Penemuan awal telah menunjukkan tanda-tanda positif: AI berjaya menghasilkan imbasan yang sesuai dari data kurang.
Syarikat yang berpangkalan di Menlo Park, California telah membuat kemajuan dalam bidang AI dan mempunyai kepakaran dalam data serta pemprosesan imej. Ia telah menggunakan AI untuk merangkumi penyebaran kandungan haram ke tahap yang besar di rangkaiannya, sesuatu yang sukar untuk dicapai dengan pengendali manusia dan pengaturcaraan standard.
Tahun lepas, syarikat itu menutup sebuah projek yang cuba melatih bot automatik untuk berunding, walaupun ia telah menggunakan AI untuk menerjemahkan terjemahan pada platformnya.
