Facebook正在進(jìn)行醫(yī)學(xué)人工智能研究
近日,F(xiàn)acebook在一篇博客文章中宣布,F(xiàn)acebook人工智能研究實(shí)驗(yàn)室(FAIR)的研究人員正致力于通過(guò)構(gòu)建圖像時(shí)減少必須收集的數(shù)據(jù),從而使MRI機(jī)器更快地運(yùn)行。
據(jù)Facebook透露,該項(xiàng)目與紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院合作,將使用紐約大學(xué)收集的300萬(wàn)張MRI圖像,這些圖像已隱藏了病人姓名和識(shí)別信息,也將向公眾開(kāi)放,供其他研究人員解決同樣的問(wèn)題。
以下是Facebook認(rèn)為技術(shù)可行的方法:目前的MRI機(jī)器因?yàn)樾枰东@大量的數(shù)據(jù),掃描時(shí)間需要15分鐘到一個(gè)多小時(shí)。如果機(jī)器能夠處理較少的數(shù)據(jù),他們將能夠更快地掃描和處理該信息。人工智能會(huì)查看不完整的數(shù)據(jù)并生成合成數(shù)據(jù)以填補(bǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)的空白,目的是使MRI掃描速度提高10倍。
目前,一切看起來(lái)是可行的,人工智能正在接受培訓(xùn),以填補(bǔ)傳統(tǒng)攝影的空白,而且Facebook擁有一些世界頂級(jí)視覺(jué)人工智能專家。例如,在一種稱為超分辨率的技術(shù)中,AI通過(guò)依賴于過(guò)去看到的類似對(duì)象的圖像來(lái)使模糊圖像更清晰。其他研究人員正致力于重建部分隱藏的人臉,這對(duì)于修復(fù)一些部分遮蓋不完整的圖像非常有用。并且Facebook本身也開(kāi)發(fā)了人工智能,可以為一個(gè)人制造假眼睛,即使照片中的人像眨眼也能將其編輯成圖像。
當(dāng)然,將這項(xiàng)研究落地實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)還需謹(jǐn)慎。目前研究實(shí)驗(yàn)室為傳統(tǒng)圖像生成的數(shù)據(jù)還不完善,沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)讓AI深度學(xué)習(xí),如果人工智能看到?jīng)]有經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的對(duì)象,就很容易發(fā)生災(zāi)難性的失敗。在面部識(shí)別中,有色人種通常不在數(shù)據(jù)庫(kù)之中,這種“有偏見(jiàn)的”的數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)造成AI甚至難以將有色人種歸類為人。
這不是Facebook首次進(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域。CNBC 曾報(bào)道說(shuō),該公司的硬件研究實(shí)驗(yàn)室正在尋求將醫(yī)院的匿名用戶數(shù)據(jù)與Facebook收集的用戶數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)。據(jù)報(bào)道,F(xiàn)acebook會(huì)用這個(gè)來(lái)告訴用戶何時(shí)出現(xiàn)需要就醫(yī)的預(yù)警,但Facebook評(píng)論稱該項(xiàng)目?jī)H停留在計(jì)劃階段。另外Facebook還使用人工智能算法預(yù)測(cè)用戶何時(shí)會(huì)自殺,從而防患于未然。
2017年,美國(guó)在醫(yī)療保健方面的支出近3.5萬(wàn)億美元,而這一數(shù)字預(yù)計(jì)會(huì)持續(xù)上升。然而在美國(guó)的醫(yī)療保健系統(tǒng)被評(píng)定為過(guò)時(shí)且效率低下的情況下,從谷歌、亞馬遜到IBM、蘋果公司的每一家大型科技公司都希望能減少這方面支出。
如果Facebook能夠建立一個(gè)不負(fù)眾望的健康產(chǎn)品,那么它可能會(huì)成為其收入增長(zhǎng)放緩的及時(shí)補(bǔ)充。
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