テクノロジー企業は、人工知能（AI）の専門知識をより有効に活用するための新しい道を模索しています。 世界最大のソーシャルネットワーキング企業であるFacebook Inc.（FB）は、医療画像関連の研究プロジェクトに取り組むことを発表しました。 このイニシアチブは、ニューヨーク大学医学部の放射線科の医師チームと共同で開始されています。
現在、磁気共鳴画像（MRI）スキャンには15分から1時間かかります。 MRIは、強力な磁場と電波を使用して体内の詳細な画像を生成するスキャンの一種であり、一般的な診断方法です。 共同プロジェクトの目的は、MRIスキャン時間を最大10倍高速化することです。 成功すれば、特にタイムリーな治療のために迅速な診断とターンアラウンドが必要な場合、ゲームチェンジャーになります。 さらに、より短い時間サイクルにより、より多くの患者が使用できるようにMRI装置が解放されます。 現在、多くのMRI施設には数日または数週間の待機リストがあります。
人工知能研究（FAIR）グループに属するFacebookのエンジニアは、fastMRIと呼ばれる革新的なプロジェクトにニューラルネットワークを使用することを計画しています。 ニューラルネットワークは、人間の脳の働きを反映するプロセスを介して、データセット内の関係を特定しようとする一連のアルゴリズムです。 研究者は、NYU School of Medicineで入手可能な10, 000の異なる医療ケースから供給された脳、肝臓、膝の約300万のMRI画像を利用します。 データのセキュリティと必要な匿名性を確保するために、関与する患者のすべての詳細が医療画像から削除されます。 Facebookソーシャルメディアプロファイルのデータは使用されていません。
MRIスキャンの高速化の試み
チームはまず、現在のプロセスでMRIスキャンがどのように実行されるかを調査します。このプロセスでは、さまざまなボディスキャンが組み合わされて適切な画像が作成されます。 次のフェーズでは、より少ないデータをキャプチャして処理するよりスマートなスキャンにより、AIが同様の結果またはより良い結果をより迅速に提供できるかどうかを評価します。 「重要なのは、加速スキャンから省略されたビューを埋めるために、画像の基礎となる構造を認識するように人工ニューラルネットワークを訓練することです」と、プロジェクトの状態に関係する研究者。 最初の調査結果は肯定的な兆候を明らかにしました：AIはより少ないデータから適切なスキャンを生成することに成功しました。
カリフォルニア州メンロパークに拠点を置く同社は、AIの分野で進歩を遂げており、データと画像処理の専門知識を持っています。 AIを使用して、ネットワーク上で不正なコンテンツの拡散を大幅に抑制しました。これは、人間のオペレーターと標準のプログラミングでは実現が困難でした。
昨年、同社は自動化されたボットをネゴシエートするためのトレーニングを試みていたプロジェクトを閉鎖しましたが、プラットフォームでの翻訳のレンダリングにAIを使用しました。
