NYU y Facebook se asocian con el objetivo utilizar la IA en la medicina

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Se ha producido una importante asociación que podría representar una mejora vital en el mundo de la medicina. Esta se trata de Facebook y la Universidad de Nueva York quienes han anunciado que están explorando cómo la Inteligencia Artificial se puede utilizar para realizar escaneos MRI (Imágenes de resonancia magnética) 10 veces más rápido.

La asociación de investigación fue nombrada como “fastMRI”, se encuentra entre el grupo de Investigación de IA de Facebook (FAIR) y el Departamento de Radiología de la Facultad de Medicina de la Universidad de Nueva York. Lo que buscan con esta agrupación es lograr involucrar la IA para reconstruir imágenes de MR de formas nuevas y mucho más rápidas.

Las imágenes por resonancia magnética son sin lugar a duda la mejor manera que tiene un médico para observas lo que sucede dentro del cuerpo de un paciente. Sin embargo el proceso es bastante engorroso, porque requiere que el paciente se acueste dentro de un tubo de metal durante 15 minutos y más de una hora, ya que el escáner recoge una gran cantidad de datos. Con éxito, la RMI rápida podría convertirse en una evaluación de 50 minutos en una de 5 minutos, de acuerdo al Dr. Dan Sodickson, un especialista en imágenes de NYU.

Dr. Sodickson expresó “con el uso de la IA, creemos que es posible capturar menos datos y, por lo tanto, obtener una imagen más rápida, a la vez que se preserva o incluso mejora el vital contenido de información de las imágenes MR. La clave es entrenar redes neuronales artificiales para reconocer la estructura subyacente de las imágenes, y qué tipos de cosas tienden a agruparse, de modo que las redes puedan completar las vistas que se emiten desde el escaneo acelerado”.

Además el doctor comparó la forma en la que el cerebro de una persona es capaz de distinguir con éxito los objetos que se encuentran en la oscuridad con esta técnica de reconstrucción de imágenes, manifestando “cuando estamos viendo una escena con poca luz, no tenemos una vista completa de un objeto, pero sabemos cuál es la estructura subyacente de ese objeto para que podamos completar de manera muy rápida y precisa esa información faltante sin perder el ritmo.”

Es evidente que de ser exitosa esta asociación, sería un avance importante tanto para la tecnología como para el mundo de la medicina. Lograría agilizar un proceso que actualmente es muy complejo y tardío, dando mejores resultados y, por lo tanto, una mayor satisfacción por parte de los pacientes. Sin mencionar el aumento de la precisión con la que los doctores podrán diagnosticar enfermedades en sus pacientes.

NYU le proporcionará a Facebook aproximadamente 3 millones de imágenes de resonancias magnéticas de la rodilla, el cerebro y el hígado para ayudar a entrenar sus algoritmos. Un dato relevante es que quienes están detrás del proyecto enfatizaron que todos los datos, incluidas las imágenes y los datos del escáner, están siendo completamente despojados de los nombres de los pacientes y de toda la demás información de salud privada.

“Los beneficios de esto son realmente dramáticos en el mundo real”, dijo Sodickson. “Obviamente si el tiempo se reduce, es una experiencia más cómoda para el paciente y es particularmente importante para pacientes enfermos o niños que tienen problemas para permanecer quietos. También obtiene mayor accesibilidad en áreas con escasez de IRM y puede obtener una mejor calidad de imagen cuando. Estamos tratando de visualizar cosas que se mueven rápido, como el corazón. Si podemos obtenerlo lo suficientemente rápido como para reemplazar los rayos X o CT (escaneos), también podemos reducir la exposición a la radiación para la población mientras recibimos la información médica crítica”.

No ha sido especificado el número de empleados de Facebook que están involucrados en el proyecto, el cual podría extenderse a muchas otras aplicaciones médicas en el futuro. Para evaluar y vigilar el proyecto, los empleados de FAIR y los investigadores de la Universidad de Nueva York tendrán una video llamada cada semana.

Larry Zitnick

“En seis meses deberíamos poder avanzar mucho en esto. Podría incluso tardar menos, o podría tomas un año” expreso Larry Zitnick, Gerente de Investigación de FAIR para enfatizar que no tienen un marco de tiempo específico.

Además añadió que su asociación con NYU podría ayudar al gigante de las redes sociales a poner en práctica la tecnología en caso de resultar éxitos. “Si mostramos el éxito, tenemos una vía para llevar esto a la práctica clínica, probarlo, ponerlo en frente de los radiólogos reales, y asegurarnos de que lo que estamos haciendo realmente va a ser impactante” manifestó.

Sin embargo no se sabe con exactitud si Facebook tiene planes de lanzar y construir productos médicos en el futuro. La misión principal de FAIR es impulsar la ciencia de la Inteligencia Artificial, y por ello busca problemas sin resolver donde la IA pueda tener un impacto positivo en el mundo.

Yann LeCun

Anteriormente Facebook y NYU habían mantenido una relación estrecha, incluso con personas que trabajaron para ambas organizaciones, incluido Yann LeCun, quien fue Director de FAIR antes de convertirse en el principal científico de IA de Facebook.

Además, ambas organizaciones tienen el plan de abrir su trabajo para que otros investigadores puedan trabajar en este proyecto. Facebook publicará modelos de IA, líneas de base y métricas de evaluación asociadas con la investigación, mientras que el proyecto es desarrollado y NYU abrirá el conjunto de datos de imágenes de fuente abierta.