Die KI könnte MRT-Scans bis zu 10 mal schneller machen.

Bei einer MRT muss man sich in einer lauten, klaustrophobischen Röhre befinden. Das macht vielen keinen Spaß. Für andere – wie Kinder oder sehr unwohl – ist es schlimmer. Um diese Diagnosetools noch schneller laufen zu lassen, erforschen Forscher eine neue Taktik: Mithilfe künstlicher Intelligenz erfassen sie die vom MRT-Gerät erzeugten Rohdaten und erzeugen lesbare Bilder.

Der Grund, warum MRT-Scans langsam sind, erklärt Daniel Sodickson, Professor an der Radiologischen Abteilung der NYU School of Medicine, dass sie alle Daten erfassen müssen, die für ein schönes Bild für einen Radiologen erforderlich sind. Ein Kniescan kann etwa 15 bis 20 Minuten dauern. ein Gehirn für 30 Minuten; Die Darstellung eines Herzens kann eine Stunde dauern. Aber was wäre, wenn Sie diese Maschine schneller laufen lassen und trotzdem ein brauchbares Bild erhalten könnten?

Mit Hilfe von AI “kann es möglich sein, weniger und damit schnellere Daten zu erfassen, während der gesamte Informationsgehalt von Magnetresonanzbildern beibehalten oder sogar verbessert wird”, sagt Sodickson.

So würden sie es tun: Sie würden den MRT-Scan schneller durchführen und weniger Rohdaten sammeln. Anstatt diese Rohdaten auf herkömmliche Weise zu interpretieren, einschließlich eines bewährten mathematischen Prozesses ohne AI, trainieren sie künstliche Intelligenz für die Konvertierung von Daten in Bilder. Wenn Forscher versuchen, schnelle MRT-Daten auf herkömmliche Weise zu interpretieren, sind die Ergebnisse schlecht, da überhaupt nicht genügend Daten vorliegen. Sie sind besser mit AI.

Ziel ist es nun, einen bis zu zehnmal schnelleren MRT-Scan durchzuführen und ein Bild mit der erforderlichen Genauigkeit zu erhalten. Forscher an der NYU arbeiten seit 2016 an dieser Idee und haben nun bekannt gegeben, dass sie mit dem Facebook-KI-Forschungsteam namens FAIR zusammenarbeiten, um sie voranzutreiben.

Eine schnellere MRT wäre eine gute Sache – Patienten würden weniger Zeit in Geräten verbringen, und Bildgebungszentren und Krankenhäuser könnten mehr Tests pro Tag durchführen. Ein weiterer Vorteil dieser Forschung ist, dass ein Arzt, wenn ein MRT schnell genug ablaufen könnte, einen dieser Scans anstelle eines herkömmlichen Röntgen- oder CT-Scans anordnen und den Patienten vor der Strahlendosis bewahren könnte, die er sonst erhalten würde, ebenso wie die Magnetresonanztomographie Bildgebung Es wird keine Strahlung verwendet, um ihre Arbeit zu erledigen, wie dies bei diesen anderen Scans der Fall ist.

Das Projekt stellt einen interessanten Ansatz zur Integration künstlicher Intelligenz in die Medizin dar. KI wird oft verwendet, um zu analysieren, was in einem Bild enthalten ist. Im täglichen Leben können dies Bilder von Nudeln oder Hotdogs sein, die beispielsweise auf Yelp hochgeladen wurden. Oder im Fall von medizinischen Bildern wie Röntgenaufnahmen wurden Forschungsstudien mit der KI durchgeführt, um die Tuberkulose in Röntgenaufnahmen oder Knien mittels MRT zu analysieren. In Zusammenarbeit mit dem englischen Alphabet DeepMind und Moorfields Eye Hospital wird die AI dreidimensionale Scans des Rückens von Patienten analysieren und sogar Behandlungsvorschläge machen.

In diesem Fall ist die Strategie jedoch anders: Die KI hilft in erster Linie dabei, das Bild zu erstellen.

“AI ist in der Lage, Transformationen zu erlernen, die für den menschlichen Verstand nicht sofort offensichtlich sind”, sagt Sodickson und bezieht sich auf den Prozess der Transformation der Rohdaten in das Bild, das Radiologen später lesen. “Die ersten Anzeichen sind sehr positiv, dass die KI dies gut kann.”

Es ist natürlich riskant, ein Bild aus weniger Daten als gewöhnlich zu erstellen. Was passiert, wenn die KI diese Daten interpretiert, um ein schönes Bild zu erhalten, aber etwas Kritisches verpasst? Ein kleiner Riss in einer Band oder ein kleiner Tumor? Sodickson sagt, das sei das größte Problem auf ihrem Radar. “Wir müssen sicher sein, dass das, was wir präsentieren, die Wahrheit ist”, sagt er. “Wir haben viele Möglichkeiten, das zu testen.”

Die KI erzeugt noch keine Bilder aus den schnellen Scans, die so gut sind wie die Bilder aus den langsameren, normaleren Scans, obwohl die KI bereits Bilder aus weniger Daten besser erzeugt als bisherige Methoden. “Sie sind besser als alles, was wir bisher bekommen konnten, sie sind einfach nicht ganz so gut wie der vollständige [Scan]”, sagt er.