Facebook explore le potentiel de l’intelligence artificielle dans le domaine médical. Dans un récent billet de blog, le numéro un des réseaux sociaux annonce une collaboration avec le département de radiologie de la New York School of Medicine.
L’objectif : explorer « l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour faire des examens d’imagerie par résonance magnétique (IRM) jusqu’à 10 fois plus rapides ».
Les enjeux sont importants. En effet, si Facebook et l’université de New York parviennent à accélère ces examens, cela rendra l’IRM accessible à plus de personnes.
Actuellement, ces examens peuvent prendre 15 à 60 minutes. Et pendant ce temps, le patient reste allongé dans un tube, ce qui peut être un problème pour les enfants et pour les personnes claustrophobes.
Afin d’accélérer ces examens, Facebook veut capturer moins de données
« En utilisant l’IA, il est possible de capturer moins de données et donc de numériser plus rapidement tout en préservant, voire en améliorant le contenu riche en informations des images de résonance magnétique. La clé est de former des réseaux neuronaux artificiels pour reconnaître la structure des images et remplir les vues omises de l’analyse accélérée », écrit Facebook sur son blog.
Le numéro un des réseaux sociaux compare cela à la manière dont le cerveau humain complète les informations. « Lorsque nous faisons l’expérience du monde, notre cerveau reçoit souvent une image incomplète — comme dans le cas d’objets obscurcis ou faiblement éclairés — que nous devons ensuite transformer en informations exploitables ».
Les chercheurs doivent aussi faire face à des défis d’ordre pratique. Le réseau neuronal devra faire preuve d’une grande précision. « Quelques pixels manquants ou incorrectement modélisés pourraient signifier la différence entre un balayage entièrement clair et un balayage où les radiologistes trouvent un ligament déchiré ou une tumeur éventuelle ».
Des données médicales pour entraîner l’IA
Afin d’entraîner son IA, Facebook a bien évidement besoin de données. « L’ensemble de données d’imagerie utilisé dans le projet, collecté exclusivement par NYU School of Medicine, comprend 10 000 cas cliniques et comprend environ 3 millions d’images de résonance magnétique du genou, du cerveau et du foie », explique l’entreprise. Celle-ci assure également toutes ces informations ont été rendues anonymes.
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