近日,Facebook在一篇博客文章中宣布,Facebook人工智能研究实验室(FAIR)的研究人员正致力于通过构建图像时减少必须收集的数据,从而使MRI机器更快地运行。
据Facebook透露,该项目与纽约大学医学院合作,将使用纽约大学收集的300万张MRI图像,这些图像已隐藏了病人姓名和识别信息,也将向公众开放,供其他研究人员解决同样的问题。
以下是Facebook认为技术可行的方法:目前的MRI机器因为需要捕获大量的数据,扫描时间需要15分钟到一个多小时。如果机器能够处理较少的数据,他们将能够更快地扫描和处理该信息。人工智能会查看不完整的数据并生成合成数据以填补实际数据的空白,目的是使MRI扫描速度提高10倍。
目前,一切看起来是可行的,人工智能正在接受培训,以填补传统摄影的空白,而且Facebook拥有一些世界顶级视觉人工智能专家。例如,在一种称为超分辨率的技术中,AI通过依赖于过去看到的类似对象的图像来使模糊图像更清晰。其他研究人员正致力于重建部分隐藏的人脸,这对于修复一些部分遮盖不完整的图像非常有用。并且Facebook本身也开发了人工智能,可以为一个人制造假眼睛,即使照片中的人像眨眼也能将其编辑成图像。
当然,将这项研究落地实际应用场景时还需谨慎。目前研究实验室为传统图像生成的数据还不完善,没有足够的数据让AI深度学习,如果人工智能看到没有经过培训的对象,就很容易发生灾难性的失败。在面部识别中,有色人种通常不在数据库之中,这种“有偏见的”的数据库会造成AI甚至难以将有色人种归类为人。
这不是Facebook首次进入医疗领域。曾报道说,该公司的硬件研究实验室正在寻求将医院的匿名用户数据与Facebook收集的用户数据结合起来。据报道,Facebook会用这个来告诉用户何时出现需要就医的预警,但Facebook评论称该项目仅停留在计划阶段。另外Facebook还使用人工智能算法预测用户何时会自杀,从而防患于未然。
2017年,美国在医疗保健方面的支出近3.5万亿美元,而这一数字预计会持续上升。然而在美国的医疗保健系统被评定为过时且效率低下的情况下,从谷歌、亚马逊到IBM、苹果公司的每一家大型科技公司都希望能减少这方面支出。
如果Facebook能够建立一个不负众望的健康产品,那么它可能会成为其收入增长放缓的及时补充。
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