Les entreprises technologiques explorent de nouvelles voies pour que leur expertise en intelligence artificielle (IA) puisse être mieux utilisée. Facebook Inc. (FB), la plus grande entreprise de réseautage social au monde, a annoncé qu'elle travaillait sur un projet de recherche lié à l'imagerie médicale. L'initiative est lancée conjointement avec une équipe de médecins du département de radiologie de la faculté de médecine de l'Université de New York.
À l'heure actuelle, une imagerie par résonance magnétique (IRM) prend entre 15 minutes et une heure. L'IRM est un type de balayage qui utilise des champs magnétiques puissants et des ondes radio pour produire des images détaillées à l'intérieur du corps et est une méthode de diagnostic populaire. Le projet commun vise à rendre les temps d'IRM jusqu'à 10 fois plus rapides. En cas de succès, il changera la donne, en particulier dans les cas où un diagnostic rapide et un délai d'exécution sont nécessaires pour un traitement rapide. De plus, le cycle de temps plus court libérera également l'appareil d'IRM pour être utilisé par beaucoup plus de patients; actuellement, de nombreuses installations d'IRM ont des listes d'attente de jours ou de semaines.
Les ingénieurs de Facebook appartenant au groupe FAIR (Artificial Intelligence Research) prévoient d'utiliser des réseaux de neurones pour le projet innovant appelé FastMRI. Les réseaux de neurones sont une série d'algorithmes qui cherchent à identifier les relations dans un ensemble de données via un processus qui reflète le fonctionnement d'un cerveau humain. Les chercheurs utiliseront environ 3 millions d'images IRM du cerveau, du foie et des genoux provenant de 10 000 cas médicaux différents, disponibles à la NYU School of Medicine. Pour garantir la sécurité des données et l'anonymat nécessaire, tous les détails des patients impliqués sont supprimés des images médicales. Aucune donnée des profils de réseaux sociaux Facebook n'est utilisée.
Tentatives d'accélérer les examens IRM
L'équipe étudiera d'abord comment l'IRM est effectuée dans le processus actuel, où divers examens corporels sont combinés pour créer des images appropriées. La phase suivante consiste à évaluer si l'IA peut fournir des résultats similaires ou meilleurs plus rapidement avec des analyses plus intelligentes qui capturent et traitent moins de données. "La clé est de former des réseaux de neurones artificiels pour reconnaître la structure sous-jacente des images afin de remplir les vues omises du scan accéléré", ont expliqué des chercheurs impliqués dans l'état du projet. Les premiers résultats ont révélé des signes positifs: l'IA a réussi à générer des analyses appropriées à partir de moins de données.
L'entreprise de Menlo Park, en Californie, a fait des progrès dans le domaine de l'IA et possède une expertise dans le traitement des données et des images. Il a utilisé l'IA pour contenir la diffusion de contenu illicite dans une large mesure sur son réseau, ce qui aurait été difficile à réaliser avec les opérateurs humains et la programmation standard.
L'année dernière, la société a fermé un projet qui tentait de former des robots automatisés à négocier, bien qu'elle ait utilisé l'IA pour effectuer avec succès des traductions sur sa plate-forme.
