Las resonancias magnéticas pueden ser un proceso muy tedioso particularmente por el tiempo que se tarda en realizar el escaneo, algunas pueden llegar a durar incluso una hora dentro del escáner MRI. Facebook y la Universidad de Nueva York se propusieron reducir este tiempo haciendo uso de la tecnología. Tras dos años de investigación, han publicado sus primeros (y prometedores) resultados.
En un estudio publicado por Facebook AI (el departamento de inteligencia artificial de Facebook) y la Universidad de Nueva York, indican que su método permite acelerar el proceso hasta cuatro veces. Llamada FastMRI, esta tecnología muestra resultados similares a las resonancias magnéticas tradicionales sin diferencias detectables y aumentando notablemente la velocidad.
En el estudio, los investigadores tomaron imágenes de resonancia magnética convencional de las rodillas de 108 pacientes. Los mismos datos de estas resonancia pero sin procesar se ofrecieron a la IA, que creó sus propias imágenes por resonancia magnética. Seis radiólogos revisaron los resultados y ofrecieron recomendaciones clínicas para cada uno. Los investigadores encontraron que en general las recomendaciones eran las mismas tanto para los MRI tradicionales como para los MRI hechos por la inteligencia artificial. Sólo uno de los radiólogos pudo discernir de manera fiable la diferencia entre los dos resultados.
Menos escaneos, más deducción
¿Cómo lo hace FastMRI? Para entenderlo primero debemos entender cómo funciona un escáner tradicional MRI. De forma muy resumida, el escáner en forma de anillo produce un campo magnético y pulsos de radiofrecuencia que generan un escaneo de los tejidos blandos del cuerpo al «disparar» desde todos los ángulos. Este proceso sin embargo es muy lento, lo que limita la cantidad de escaneos que se pueden hacer por día.
FastMRI en su lugar toma alrededor de un 25% de esos «disparos» y los espacios de los que no tiene información los deduce. Es decir, en vez de fotografiar una mano haciendo 100 disparos sólo hace 25 disparos y recrea lo que debería haber en el espacio de los 75 disparos restantes. Además al procesar la imagen reduce el ruido, por lo que consigue que el resultado final sea más nítido para los radiólogos.
¿Es fiable que una IA se invente las áreas no escaneadas? Los resultados de Facebook y la Universidad de NY parecen decir que sí. La IA también está entrenada para entender que sí hay una anomalía, por mínima que sea, haga un escaneo mejor de esa zona, por lo que difícilmente se le puede escapar algo.
No hay que cantar victoria aún. Para las pruebas sólo se utilizó un tipo de escáner y sólo lo hicieron con el tejido blando que hay alrededor de las rodillas. Aún hay mucho trabajo por hacer para que la IA sepa recrear correctamente otros tejidos blandos del cuerpo.
Ver a la inteligencia artificial en el campo de la medicina es cada vez más común. La hemos visto diagnosticando cáncer de pulmón, encontrando antibioticos o incluso aprendiendo a suturar en operaciones quirúrgicas. Eso sí, luego en la práctica no siempre es tan buena como prometía.
Fuente: Xataka
