Technologijų kompanijos ieško naujų būdų, kaip geriau panaudoti dirbtinio intelekto (AI) patirtį. Didžiausia pasaulyje socialinių tinklų įmonė „Facebook Inc.“ (FB) paskelbė dirbanti su medicininių vaizdų tyrimu susijusiame projekte. Ši iniciatyva kartu vykdoma su Niujorko universiteto Medicinos mokyklos radiologijos skyriaus gydytojų komanda.
Šiuo metu magnetinio rezonanso tomografija (MRT) trunka nuo 15 minučių iki valandos. MRT yra nuskaitymo tipas, kurio metu naudojami stiprūs magnetiniai laukai ir radijo bangos, siekiant gauti išsamius vaizdus kūno viduje, ir yra populiarus diagnozavimo metodas. Bendro projekto tikslas - MRT nuskaitymo laiką padidinti iki 10 kartų greičiau. Jei pasiseks, jis taps žaidimo keitikliu, ypač tais atvejais, kai norint laiku gydyti reikalinga greita diagnozė ir pajudėjimas. Be to, trumpesnis laiko ciklas atlaisvins MRT aparatą, kurį galės naudoti dar daugiau pacientų; Šiuo metu daugelyje MRT yra laukimo dienų ar savaičių sąrašai.
Dirbtinio intelekto tyrimų (FAIR) grupei priklausantys „Facebook“ inžinieriai inovaciniam projektui, vadinamam „fastMRI“, ketina naudoti neuroninius tinklus. Neuroniniai tinklai - tai daugybė algoritmų, kuriais siekiama nustatyti ryšius duomenų rinkinyje per procesą, kuris atspindi žmogaus smegenų darbą. Tyrėjai panaudos apie 3 milijonus smegenų, kepenų ir kelių MRT vaizdų, gautų iš 10 000 skirtingų medicinos atvejų, kaip galima rasti NYU medicinos mokykloje. Siekiant užtikrinti duomenų saugumą ir būtiną anonimiškumą, visa informacija apie susijusius pacientus pašalinama iš medicininių vaizdų. Jokie duomenys iš „Facebook“ socialinės žiniasklaidos profilių nenaudojami.
Bandymai pagreitinti MRT nuskaitymą
Komanda pirmiausia ištirs, kaip atliekamas MRT nuskaitymas dabartiniame procese, kai derinami įvairūs kūno nuskaitymai, kad būtų sukurti tinkami vaizdai. Kitas etapas yra susijęs su įvertinimu, ar PG gali greičiau pasiekti panašių ar geresnių rezultatų, atlikdami intelektualesnius nuskaitymus, kurie surenka ir apdoroja mažiau duomenų. „Svarbiausia yra išmokyti dirbtinius neuroninius tinklus atpažinti pagrindinę vaizdų struktūrą, kad būtų galima užpildyti vaizdus, praleistus pagreitinto skenavimo metu“, - su projekto būsena susiję tyrėjai. Pirminės išvados atskleidė teigiamus ženklus: AI sėkmingai surinko tinkamus nuskaitymus iš mažiau duomenų.
Menlo parkas, Kalifornijoje įsikūrusi įmonė padarė didelę pažangą AI srityje ir turi duomenų bei vaizdų apdorojimo žinių. AI panaudojo nelegalų turinio plitimą savo tinkle nemažu mastu, o tai būtų buvę sunku pasiekti naudojant operatorius ir standartinį programavimą.
Praėjusiais metais bendrovė uždarė projektą, kuriuo buvo bandoma išmokyti automatinius robotus derėtis, nors ji naudojo AI sėkmingai versti vertimus savo platformoje.
