Facebook尝试用机器学习将MRI检查速度提高10倍

Facebook的人工智能(AI)实验室正与纽约大学医学院合作，尝试将核磁共振成像(MRI)的检查速度提高10倍，假如成功的话，未来放射科医生将在几分钟内就可以完成检测。

核磁共振技术一般帮助医生观察器官、组织和骨骼，且不需要将患者暴露在有害的辐射之下，成像质量在发现软组织损伤这方面尤其有帮助。但这项技术目前的问题是，每次检查时间很长，最长要1小时。而且在检查过程中，患者需要在管状机器内保持纹丝不动。这对任何人来说都十分煎熬。长时间的检查也限制了医院每天可以进行的检查数量，进而导致医疗成本居高不下。

而Facebook的计算机科学家认为，他们可以使用机器学习来加快检查速度。为此，纽约大学提供了1万份核磁共振检查的匿名数据集，其中包括约300多万张膝盖、大脑和肝脏的成像。研究人员将使用这些数据训练算法，利用深度学习方法来识别骨骼、肌肉、韧带和其他人体构成的组织构造。将这些知识构建到驱动核磁共振机器的软件中，可以允许让AI创建部分成像，从而节省时间。

“患者只需要在机器里呆五分钟。这项技术将带来真正的变革，”纽约大学医学院放射研究副主任丹尼尔·索迪克森(Daniel Sodickson)说道。

检查速度的提高可以让放射科医生进行更广泛的测试，索迪克森说。就好比提高相机的快门速度，因此功能增强的检查或许也可以应用于，比如说，跟踪心脏跳动。

Facebook AI研究小组拉里·兹特尼克(Larry Zitnick)表示，公司去年开始与纽约大学讨论这个项目，因为AI团队希望在进行基础研究的同时，也能开展一些能带来实际效益的工作。Facebook计划未来开源所有研究结果，希望通过数据共享来鼓励其他人继续拓展这项工作。

新技术的挑战在于如何让AI在创建成像的时候不遗漏任何重要的细节，比如韧带上的一个微小撕裂。但是，研究人员仍旧持乐观态度。纽约大学放射科医生去年发布的初步研究结果显示，AI可用于重构核磁共振数据。