Risonanze magnetiche più veloci, la nuova sfida di Facebook e Università di New York

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L’intelligenza artificiale può garantire immagini migliori partendo anche da pochi dati. I tecnici di Menlo Park lavoreranno su oltre 10mila casi messi a disposizione dall’ateneo per addestrare l’algoritmo

FACEBOOK sta collaborando con l’Università di New york per migliorare la risonanza magnetica e renderla dieci volte più veloce. Oggi l’esame funziona facendo una serie di scansioni del corpo e trasformando i dati ottenuti in immagini: maggiore è il numero dei dati raccolti, più precisa è l’immagine, ma più lunghi sono i tempi dell’esame. Usando l’intelligenza artificiale, però, si possono ottenere immagini migliori pur partendo da meno dati.

Alcuni studi preliminari hanno dimostrato la fattibilità di questo approccio, che ora verrà testato su larga scala. “La chiave  – si legge in un post pubblicato sul blog della compagnia – è insegnare all’algoritmo a riconoscere le immagini in modo tale da fargli ‘riempire’ gli spazi tralasciati dalla scansione accelerata”.

Per raggiungere lo scopo i tecnici di Facebook lavoreranno su oltre diecimila casi messi a disposizione dall’università, analizzando circa tre milioni di risonanze. “Anche se il progetto inizialmente sarà focalizzato sulle risonanze – conclude il post – l’impatto a lungo termine si potrebbe applicare ad altre analisi. Ad esempio questo stesso metodo potrebbe rivoluzionare anche le Tac”.

Diminuire il numero di dati necessari per ottenere immagini di qualità significa ridurre i tempi dell’esame e lo stress per i pazienti, con la possibilità di aumentare gli esami eseguiti in un giorno.

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