फेसबुक चिकित्सा इमेजिंग अनुसंधान में उद्यम

प्रौद्योगिकी कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में अपनी विशेषज्ञता के लिए नए रास्ते तलाश रही हैं ताकि उन्हें बेहतर उपयोग में लाया जा सके। दुनिया की सबसे बड़ी सोशल नेटवर्किंग कंपनी फेसबुक इंक (FB) ने मेडिकल इमेजिंग से जुड़े एक रिसर्च प्रोजेक्ट पर काम करने की घोषणा की है। यह पहल न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ मेडिसिन के रेडियोलॉजी विभाग में डॉक्टरों की एक टीम के साथ संयुक्त रूप से शुरू की जा रही है।

वर्तमान में, चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (MRI) स्कैन 15 मिनट से एक घंटे के बीच कहीं भी हो जाता है। एमआरआई एक प्रकार का स्कैन है जो शरीर के अंदर विस्तृत चित्र बनाने के लिए मजबूत चुंबकीय क्षेत्र और रेडियो तरंगों का उपयोग करता है और निदान का एक लोकप्रिय तरीका है। संयुक्त परियोजना का उद्देश्य एमआरआई स्कैन को 10 गुना तेज करना है। सफल होने पर, यह गेम चेंजर बन जाएगा, खासकर ऐसे मामलों में जहां समय पर उपचार के लिए त्वरित निदान और टर्नअराउंड की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, कम समय चक्र भी कई और रोगियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले एमआरआई तंत्र को मुक्त करेगा; वर्तमान में, कई एमआरआई सुविधाओं में दिनों या हफ्तों की प्रतीक्षा सूची होती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च (एफएआईआर) समूह से संबंधित फेसबुक इंजीनियरों ने फास्टएमआरआई नामक अभिनव परियोजना के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने की योजना बनाई है। तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम की एक श्रृंखला है जो एक प्रक्रिया के माध्यम से सेट किए गए डेटा में रिश्तों की पहचान करना चाहती है जो मानव मस्तिष्क के काम को प्रतिबिंबित करती है। शोधकर्ताओं ने NYU स्कूल ऑफ मेडिसिन के साथ उपलब्ध 10, 000 विभिन्न चिकित्सा मामलों से मस्तिष्क, यकृत और घुटनों की लगभग 3 मिलियन एमआरआई छवियों का उपयोग किया जाएगा। डेटा सुरक्षा और आवश्यक गुमनामी सुनिश्चित करने के लिए, शामिल रोगियों के सभी विवरण चिकित्सा छवियों से हटा दिए जाते हैं। फेसबुक सोशल मीडिया प्रोफाइल के किसी भी डेटा का उपयोग नहीं किया जा रहा है।

एमआरआई स्कैन को गति देने का प्रयास

टीम पहले अध्ययन करेगी कि मौजूदा प्रक्रिया में एमआरआई स्कैन कैसे किया जाता है, जहां उपयुक्त चित्र बनाने के लिए विभिन्न बॉडी स्कैन को मिलाया जाता है। अगले चरण में यह आकलन करना शामिल है कि क्या एआई कम या ज्यादा डेटा देने वाले होशियार स्कैन के साथ समान या बेहतर परिणाम दे सकता है जो कम डेटा को कैप्चर और प्रोसेस करते हैं। परियोजना की स्थिति में शामिल शोधकर्ताओं ने कहा, "कुंजी को कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए छवियों की अंतर्निहित संरचना को पहचानने के लिए त्वरित स्कैन से छोड़े गए विचारों को भरना है।" प्रारंभिक निष्कर्षों से सकारात्मक संकेत मिले हैं: एआई कम डेटा से उपयुक्त स्कैन बनाने में सफल रहा।

मेनलो पार्क, कैलिफोर्निया स्थित कंपनी एआई के क्षेत्र में प्रगति कर रही है और डेटा और साथ ही छवि प्रसंस्करण में विशेषज्ञता है। इसने अपने नेटवर्क पर एक महत्वपूर्ण सीमा तक अवैध सामग्री के प्रसार को नियंत्रित करने के लिए एआई का उपयोग किया है, ऐसा कुछ जो मानव ऑपरेटरों और मानक प्रोग्रामिंग के साथ हासिल करना मुश्किल होता।

पिछले साल, कंपनी ने एक परियोजना को बंद कर दिया था, जो बातचीत के लिए स्वचालित बॉट्स को प्रशिक्षित करने का प्रयास कर रही थी, हालांकि इसने अपने प्लेटफॉर्म पर अनुवादों का सफलतापूर्वक उपयोग करने के लिए AI का उपयोग किया है।