Pencitraan hasil pemindaian, seperti yang menggunakan mesin MRI dan CT scanner, adalah bidang menarik untuk riset kecerdasan buatan (AI). Meningkatkan kualitas dan kecepatan radiologi dalam menemukan titik luka dan karakteristik jaringan lain berarti meningkatkan efektivitas penanganan secara keseluruhan. Salah satu masalah yang umum dihadapi oleh para peneliti di bidang ini adalah kurangnya sumber data untuk dipelajari.
Untuk mengatasinya, NYU School of Medicine tengah bekerjasama dengan Facebook untuk menciptakan database raksasa tentang pemindaian MRI bagian lutut dan data terkait. Proyek yang bernama fastMRI ini berharap peneliti lain juga dapat menggunakan penyimpanan data untuk menciptakan software yang mampu mendeteksi karakteristik lain pada pemindaian MRI untuk kondisi dan penyakit yang berbeda.
NYU dan Facebook sedang mengembangkan software AI sendiri untuk menganalisis pemindaian, dan membangun perangkat untuk membantu yang lain mengembangkan aplikasi serupa.
Database ini mencakup lebih dari 1,5 juta gambar dari sekitar 10.000 pemindaian. 1.600 pemindaian diperoleh dari berbagai data pengukuran anatomis. Seluruh informasi pasien dari pemindaian tersebut juga telah dihapus dan memenuhi seluruh persyaratan HIPAA. Untuk menangkal resiko kebocoran data seperti yang ditakutkan, NYU School of Medicine menegaskan bahwa “Tidak ada data Facebook dalam bentuk apapun yang digunakan dalam proyek ini.”
. Meningkatkan kualitas dan kecepatan radiologi dalam menemukan titik luka dan karakteristik jaringan lain berarti meningkatkan efektivitas penanganan secara keseluruhan.){kind=link}