El equipo de inteligencia artificial de Facebook investiga si es posible reducir el tiempo que el paciente pasa por el escáner para una resonancia magnética usando inteligencia artificial (IA), que construya la imagen precisa para que el médico pueda hacer su diagnóstico.
Imagina tomar solo 250 piezas de un rompecabezas de 1,000 piezas y luego completar la imagen completa de una manera que no solo parezca plausible; sino que también coincide exactamente con el rompecabezas completo que se muestra en la caja. Eso es una aproximación de lo que el equipo pudo hacer con su modelo.
Los investigadores construyeron una red neuronal y la entrenaron utilizando el conjunto de datos de código abierto de resonancias magnéticas de rodilla más grande del mundo, que fue creado y compartido por el NYU Langone Health y como parte de la iniciativa fastMRI.
El método de fastMRI es diferente a otros intentos de uso de la IA en la medicina. A menudo, estos algoritmos tienen como objetivo automatizar la revisión de imágenes médicas para intentar la detección de problemas potenciales, como lo haría un médico. Pero fastMRI crea una imagen completa con escasa información.
Los radiólogos y médicos podrán utilizar la imagen de fastMRI del mismo modo en el que normalmente lo harían, la única diferencia es que el paciente pasa menos tiempo en el tubo del escáner.
El potencial de la inteligencia artificial
El equipo eliminó aproximadamente tres cuartas partes de los datos sin procesar en cada escaneo y luego alimentó la información restante al modelo de IA.
Los investigadores detrás de fastMRI tenían que asegurarse de que su modelo no sacrificaría la precisión en la búsqueda de la velocidad.
El estudio clínico que se publicará en la revista científica American Journal of Roentgenology demuestra que el modelo de Inteligencia Artificial de fastMRI produce imágenes que son tan precisas, útiles y fiables, como las de una resonancia magnética estándar.
El estudio muestra que el fastMRI puede generar imágenes de resonancia magnética «equivalentes para el diagnóstico» de las lesiones de una rodilla al utilizar un 75% menos de datos sin procesar de la máquina de escaneo. De hecho, los radiólogos expertos que participaron en el estudio no pudieron distinguir las imágenes generadas por IA de las convencionales.
Ensayos clínicos pendientes
El estudio clínico de hoy es un importante paso, pero hay muchos más avances por venir. Como siguientes pasos, los investigadores de Facebook AI y el centro NYU Langone quieren demostrar que el fastMRI funciona igual de bien con otros órganos vitales, como el cerebro.
El FastMRI también ha publicado sus datos, modelos y código para que otros investigadores puedan contribuir a su trabajo y aportar nuevas ideas. El equipo del fastMRI espera que este método abierto acelerará el avance y dará lugar a nuevas formas de utilizar la IA para las exploraciones de resonancia magnética.
Además, los fabricantes de resonancias electromagnéticas son libres de probar fastMRI con sus máquinas desde ahora, y acercar rápidamente sus resultados en beneficio de los pacientes. Para ello, Facebook ha compartido su modelo con la comunidad científica.
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(FIN) NDP / SPV
Publicado: 24/8/2020