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Facebook lleva la IA a la toma de resonancias magnéticas

El "doctor Facebook" acelera la realización de resonancias magnéticas mediante la IA

Facebook y el Departamento de Radiología de la Facultad de Medicina de la Universidad de Nueva York (NYU) trabajan codo con codo para hacer hasta 10 veces más rápida la toma de imagen por resonancia magnética (IRM).

facebookFacebook no es noticia única y exclusivamente por los escándalos relativos a los datos (esos que la red social trata, según las malas lenguas, con tantísima laxitud).

La red social más grande del mundo copa ahora titulares por una noticia de cariz muchísimo más positivo. Los científicos del Laboratorio de Investigación de Inteligencia Artificial de Facebook (FAIR) ha sumado fuerzas con el Departamento de Radiología de la Facultad de Medicina de la Universidad de Nueva York (NYU) para hacer hasta 10 veces más rápida la toma de imagen por resonancia magnética (IRM).

Para capturar una IRM se tarda habitualmente entre 15 y 60 minutos y durante este tiempo el paciente debe permanecer completamente quieto.

La inmovilidad durante un periodo de tiempo tan prolongado se convierte en ocasiones en una auténtica agonía para el paciente, en particular cuando está sujeto algún tipo de dolor o es un niño.

Con el último objetivo de acelerar la realización de resonancias magnéticas, Facebook y la NYU están involucrados en una investigación conjunta, bautizada con el nombre de “fastMRI”, que prevé aplicar herramientas de imágenes basadas en la inteligencia artificial (IA) para que la duración de una IRM puede verse menguada hasta en un 90%.

Dan Sodickson, especialista en imágenes de la NYU, asegura que, si la investigación llega a buen puerto, la toma de una IRM podría reducirse de 50 a 5 minutos.

“Utilizando la inteligencia artificial creemos que es posible capturar menos datos y, por lo tanto, obtener imágenes más rápido, mientras se preserva o incluso mejora el contenido de información enriquecido de las imágenes de resonancia magnética”, subraya Sodickson.

“La clave es entrenar a las redes neuronales artificiales para reconocer la estructura subyacente a las imágenes y detectar qué tipo de cosas tienden a agruparse, de modo que las redes puedan completar las imágenes que se emiten desde el escaneo acelerado”, añade el especialista de la NYU.

Se desconoce aún cuánto tiempo habrá de pasar que esta tecnología pueda implementarse en los hospitales. En todo caso, esta tecnología podría acabar reemplazando a las máquinas de rayos X y a la tomografía computada (CT).

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