Представители Facebook скооперировались с Отделом радиологии NYU School of Medicine с целью запустить один из самых амбициозных исследовательских проектов 2018 года в области медицины под названием fastMRI. Ученые планируют использовать прогрессивные возможности искусственного интеллекта, чтобы сканирование при проведении магнитно-резонансной томографии (МРТ) происходило в 10 раз быстрее. По мнению авторов проекта, успех в данном начинании позволит повысить эффективность самой процедуры и предоставит более широкий доступ к МРТ-технологиям для большего количества людей.

Стоит отметить, что в ходе процедуры МРТ сканеры предоставляют врачам и пациентам изображения, которые показывают наиболее высокий уровень детализации в мягких тканях, таких как внутренние органы и кровеносные сосуды, по сравнению с результатами обычного УЗИ. Однако, на сегодняшний день процесс сканирования МРТ медленный – он длится от 15 минут до 1 часа, а это усложняет саму процедуру обследования для многих пациентов ввиду индивидуальных проблем со здоровьем. Особенно тяжело ее переносят дети, пожилые люди и пациенты с ограниченными возможностями.

Ученые уверены, что, благодаря существенному увеличению скорости работы сканеров МРТ, исследование станет более доступным для всех нуждающихся в нем. Кроме того, это сократит электронные и живые очереди, а также сэкономит время врачам. А, если связать новые технологии с приложениями, – польза от них удвоится.

На данном этапе проект сфокусирован на изменении самого принципа работы МРТ. Обычные сканеры работают путем сбора исходных числовых данных в серии последовательных представлений и превращают эти данные в изображения поперечного сечения, которые затем используют медики для оценки состояния пациента. Но, чем больше собранный набор данных, тем дольше выполняется сканирование.

Применение AI в данном контексте позволит убрать «лишние» данные и вывести на передний план ключевые с максимальной точностью. Следовательно, сканеры смогут работать быстрее, при этом сохраняя или даже увеличивая огромный информационный контент магнитно-резонансных изображений. Главная задача в этом процессе заключается в необходимости обучить нейронные сети распознавать лежащую в основе МРТ-сканирования структуру изображений, чтобы полностью «заполнить» детали, пропущенные с помощью ускоренного сканирования.

Как сообщается, команда уже добилась хороших результатов. Ранняя работа, проведенная в Школе медицины NYU, показывает, что AI способен успешно генерировать высококачественные изображения из гораздо меньших данных, чем требовались ранее.

«Да, на практике восстановление изображений из частичной информации представляет собой чрезвычайно трудную задачу, и несколько недостающих или неправильно смоделированных пикселей уже могут исказить результат, но это вопрос времени. Нейронные сети должны быть способны эффективно преодолевать пробелы в данных сканирования, не жертвуя точностью. Наша цель – не просто увеличить интеллектуальный анализ данных с помощью AI, а, скорее, создать принципиально новые возможности для медицинской визуализации в интересах здоровья человека», – говорят представители Facebook.

Интересно, что в ближайшее время команда хочет открыть доступ к исходному коду системы и ее данных, чтобы позволить более широкому научно-исследовательскому сообществу опираться на свои разработки. По мере продвижения проекта Facebook планирует делиться новыми моделями AI, базовыми показателями и оценочными метриками.