Facebook emplea Inteligencia Artificial para mejorar las resonancias magnéticas
Facebook ha unido esfuerzos con la Universidad de Nueva York para llevar a cabo un estudio que permita investigar cómo la Inteligencia Artificial puede mejorar la realización de resonancias magnéticas, una técnica no invasiva que utiliza campos magnéticos y pulsos de radiofrecuencia para escanear el cuerpo.
Fast MRI de Facebook logra disminuir el tiempo de una resonancia magnética hasta en un 25%
A diferencia de los rayos X o la tomografía computerizada, la resonancia magnética no expone a las personas a radiación ionízate y, además, obtiene detalles más en profundidad con cada toma de fotografías. Lo que ocurre, es que es un proceso mucho más lento que tomar una radiografia, y requiere pasar bastante tiempo realizando la prueba diagnóstica.
Sin embargo, tras dos años de estudio, en los que se ha analizado la imagen de 108 personas con problemas en sus rodillas, Facebook ha desarrollado junto a la citada universidad el proyecto Fast MRI mediante Inteligencia Artificial, que crea imágenes propias de los pacientes.
La principal conclusión es que realizando las resonancias magnéticas mediante Fast MRI el tiempo que se tarda es cuatro veces menor. Esto es así porque se necesita capturar sólo el 25% de las imágenes que mediante el modelo tradicional.
Es decir, si un escaneo con un modelo actual de MRI hace 100 capturas, el modelo de Facebook lo hace con 25 imágenes. El resto, para completar las 100, la interpreta mediante Inteligencia Artificial de acuerdo a la base de datos que ha generado, creando una posible hipótesis de cómo se verán las otras tomas sin necesidad de hacerlas. Esto simplifica el tiempo que se invierte a la hora de hacer una resonancia magnética a un paciente, incrementando el número de tomas al día.
De momento, el estudio se ha realizado con estas dos variables y un único equipo médico para realizar resonancias magnéticas. Toda la investigación se centró sobre una parte del cuerpo, la rodilla. En el futuro, tanto la red social como la Universidad con la que trabaja analizarán si se pueden tomar imágenes precisas de otras partes del cuerpo, con resultados igualmente concluyentes.
