Technologieunternehmen suchen nach neuen Wegen, um ihr Wissen über künstliche Intelligenz (KI) besser nutzen zu können. Das weltweit größte Unternehmen für soziale Netzwerke, Facebook Inc. (FB), hat angekündigt, an einem Forschungsprojekt im Bereich der medizinischen Bildgebung zu arbeiten. Die Initiative wird gemeinsam mit einem Ärzteteam der Radiologischen Abteilung der School of Medicine der New York University ins Leben gerufen.
Derzeit dauert eine Magnetresonanztomographie (MRT) zwischen 15 Minuten und einer Stunde. Die MRT ist eine Art von Scan, bei der starke Magnetfelder und Radiowellen verwendet werden, um detaillierte Bilder im Körper zu erzeugen. Sie ist eine beliebte Diagnosemethode. Ziel des Verbundprojekts ist es, die MRT-Scanzeiten um das Zehnfache zu verkürzen. Wenn dies erfolgreich ist, wird es zu einem neuen Spiel, insbesondere in Fällen, in denen eine schnelle Diagnose und Umkehrung für eine rechtzeitige Behandlung erforderlich sind. Darüber hinaus wird durch den kürzeren Zeitzyklus auch das MRT-Gerät für die Verwendung durch viel mehr Patienten freigegeben. Derzeit haben viele MRT-Einrichtungen Wartelisten von Tagen oder Wochen.
Facebook-Ingenieure der Artificial Intelligence Research (FAIR) -Gruppe planen, für das innovative Projekt fastMRI neuronale Netze zu verwenden. Neuronale Netze sind eine Reihe von Algorithmen, die versuchen, Beziehungen in einem Datensatz über einen Prozess zu identifizieren, der die Arbeitsweise eines menschlichen Gehirns widerspiegelt. Die Forscher werden rund 3 Millionen MRT-Bilder von Gehirn, Leber und Knien verwenden, die aus 10.000 verschiedenen medizinischen Fällen stammen, die an der NYU School of Medicine erhältlich sind. Um die Datensicherheit und die notwendige Anonymität zu gewährleisten, werden alle Details der betroffenen Patienten aus den medizinischen Bildern entfernt. Es werden keine Daten aus Facebook Social Media Profilen verwendet.
Versuche, MRT-Untersuchungen zu beschleunigen
Das Team wird zunächst untersuchen, wie die MRT im aktuellen Prozess durchgeführt wird, wobei verschiedene Körperscans kombiniert werden, um geeignete Bilder zu erstellen. In der nächsten Phase wird geprüft, ob AI mit intelligenten Scans, die weniger Daten erfassen und verarbeiten, ähnliche oder bessere Ergebnisse schneller liefern kann. „Der Schlüssel besteht darin, künstliche neuronale Netze zu trainieren, um die zugrunde liegende Struktur der Bilder zu erkennen und Ansichten auszufüllen, die beim beschleunigten Scan nicht berücksichtigt wurden“, befassten sich die Forscher mit dem Projektstatus. Erste Ergebnisse zeigten positive Anzeichen: AI war erfolgreich darin, geeignete Scans aus weniger Daten zu generieren.
Das in Menlo Park, Kalifornien, ansässige Unternehmen ist auf dem Gebiet der KI auf dem Vormarsch und verfügt über Know-how in den Bereichen Daten- und Bildverarbeitung. Es hat KI verwendet, um die Verbreitung von illegalen Inhalten in seinem Netzwerk in erheblichem Maße einzudämmen, was mit menschlichen Bedienern und Standardprogrammen schwer zu erreichen gewesen wäre.
Im vergangenen Jahr schloss das Unternehmen ein Projekt ab, bei dem versucht wurde, automatisierte Bots für das Verhandeln zu schulen, obwohl es AI für das erfolgreiche Rendern von Übersetzungen auf seiner Plattform verwendet hat.
