As empresas de tecnologia estão explorando novos caminhos, pois seus conhecimentos em inteligência artificial (IA) podem ser melhor utilizados. A maior empresa de redes sociais do mundo, o Facebook Inc. (FB), anunciou o trabalho em um projeto de pesquisa relacionado a imagens médicas. A iniciativa está sendo lançada em conjunto com uma equipe de médicos do departamento de radiologia da Faculdade de Medicina da Universidade de Nova York.
Atualmente, uma ressonância magnética leva entre 15 minutos a uma hora. A ressonância magnética é um tipo de varredura que utiliza fortes campos magnéticos e ondas de rádio para produzir imagens detalhadas dentro do corpo e é um método popular de diagnóstico. O projeto conjunto visa tornar os tempos de varredura por RM 10 vezes mais rápidos. Se for bem-sucedido, ele se tornará um divisor de águas, especialmente nos casos em que diagnóstico rápido e resposta são necessários para o tratamento oportuno. Além disso, o menor ciclo de tempo também liberará o aparelho de ressonância magnética para ser usado por muito mais pacientes; Atualmente, muitas instalações de ressonância magnética têm listas de espera de dias ou semanas.
Os engenheiros do Facebook pertencentes ao grupo FAIR (Artificial Intelligence Research) planejam usar redes neurais para o projeto inovador chamado fastMRI. As redes neurais são uma série de algoritmos que buscam identificar relacionamentos em um conjunto de dados por meio de um processo que reflete o funcionamento de um cérebro humano. Os pesquisadores utilizarão cerca de 3 milhões de imagens de ressonância magnética do cérebro, fígado e joelhos provenientes de 10.000 casos médicos diferentes, disponíveis na Escola de Medicina da NYU. Para garantir a segurança dos dados e o anonimato necessário, todos os detalhes dos pacientes envolvidos são removidos das imagens médicas. Nenhum dado dos perfis de mídia social do Facebook está sendo usado.
Tentativas de acelerar exames de ressonância magnética
A equipe estudará primeiro como a ressonância magnética é realizada no processo atual, onde várias varreduras corporais são combinadas para criar imagens adequadas. A próxima fase envolve avaliar se a IA pode fornecer resultados semelhantes ou melhores mais rapidamente com verificações mais inteligentes que capturam e processam menos dados. "A chave é treinar redes neurais artificiais para reconhecer a estrutura subjacente das imagens, a fim de preencher as visões omitidas na varredura acelerada", disseram os pesquisadores envolvidos no estado do projeto. As descobertas iniciais revelaram sinais positivos: a IA conseguiu gerar varreduras adequadas com menos dados.
A empresa de Menlo Park, Califórnia, tem feito progressos no campo da IA e tem experiência em dados e processamento de imagens. Ele usou a IA para conter a disseminação de conteúdo ilícito em uma extensão significativa em sua rede, algo que seria difícil de conseguir com operadores humanos e programação padrão.
No ano passado, a empresa encerrou um projeto que estava tentando treinar bots automatizados para negociar, embora tenha usado a IA para renderizar traduções com sucesso em sua plataforma.
