Facebook se une con la Universidad de Nueva York para usar IA para mejorar Resonancias Magnéticas
Facebook se ha juntado con el equipo de investigadores del Departamento de Radiología de la Escuela de Medicina de la Universidad de Nueva York. ¿Su objetivo? Hacer las Resonancias Magnéticas más accesibles.
Los científicos del grupo de Investigación de Inteligencia Artifical de Facebook (FAIR por sus siglas en inglés) y los de la Universidad de Nueva York mencionan que realizar una Resonancia Magnética puede tomar mucho tiempo, algunas veces más de una hora.
Existen muchas personas que pueden tener problemas con esto, debido a dificultades para quedarse quietos (como por ejemplo niños), aquellos que sufren de claustrofobia, o inclusive individuos que tengan condiciones que hagan doloroso el hacerlo.
El tiempo que demora una Resonancia Magnética tradicional presenta un problema para ellos.
Es por esto que los investigadores apuntan a la IA.
La meta para esta investigación conjunta es ver si es posible que utilizar una Inteligencia Artificial haga que las RM sean hasta diez veces más rápidas.
Las Resonancias Magnéticas obtienen información y la convierten en imágenes transversales de las estructuras internas del cuerpo. Sin embargo, mientras más grande es el área que necesita ser escaneada, más tiempo dura.
Aquí es donde la IA podría ayudar. La Universidad de NY y los investigadores de FAIR quieren acelerar la velocidad de los escaneos recolectando menos data pura y hacer que una red neural entrenada llene los vacíos.
“La llave es entrenar redes neurales artificiales para que reconozcan la estructura interna de las imágenes para llenar las vistas omitidas del escaneo acelerado,” dijeron los investigadores en su blog.
El proyecto utilizará 10,000 casos clínicos y 3 millones de imágenes de RM que han sido limpiadas de cualquier información de paciente.
Se planea que el trabajo sea de fuente abierta, haciendo que sus modelos de IA, guías base, métricas de evaluación, y sus sets de imágenes de información esté disponible para otros investigadores.
Si el tiempo de escaneo puede ser reducido significativamente sin sacrificar su precisión, esto podría beneficiar a las áreas que no cuentan con muchos escáneres.
Escaneos de menor duración permitirían a más pacientes ser examinados, y las Resonancias Magnéticas más rápidas podrían reemplazar también a los Rayos X y Tomografías Computarizadas en algunas aplicaciones.
Adicionalmente, los investigadores creen que el uso de esta IA podría ser aplicada a las Tomografías Computarizadas también.
“Estas mejoras no sólo podrían transformar la experiencia y efectividad de los escaneos médicos, sino también podrían ayudar a ecualizar el acceso a un elemento indispensable del cuidado médico,” escriben.