据外媒报道，一项新发表的研究证实了一种新型人工智能(AI)算法的有效性，据悉，该算法不仅能提供准确的MRI结果而且所需的数据还比传统方法少4倍。这一创新将有望大幅提高MRI扫描速度，并且还无需升级现有的成像硬件。
据了解，这项研究则是来自纽约大学格罗斯曼医学院的一组放射科医生和Facebook的人工智能研究院(FAIR)小组合作的成果。两年前，他们试图开发出一套神经网络从而可以用尽可能少的数据生产有效的MRI扫描。
目前的MRI扫描是医生可用的最好、最安全的诊断工具之一，但它既费时又会引发幽闭恐惧症。根据目标的不同，一次扫描可能需要一个小时才能完成，如此长的时间则限制了单台机器每天能够扫描的病人数量。
而这个名为fastMRI的合作项目带来了一个能将扫描所需数据减少至原来的1/4的AI模型。然而，正如FacebookAI团队在一篇博客文章中所概述的，创建准确的MRI图像还只是研究人员要迈出的第一步。
“生成准确的图像并不是唯一的挑战，”Facebook团队写道，“这套AI模型还必须生成视觉上跟传统MRI图像难以区分的图像。放射科医生会花很多时间仔细分析这些图像，而不熟悉的外观和感觉可能会让放射科医生不太可能在他们的实践中采用fastMRI。”
为此，团队招募了6名独立的肌肉骨骼放射科专家对AI生产的MRI图像和传统MRI图像的可替换性进行了测试。期间，研究人员从名测试患者中创建了两个独立的数据集，然后再使用新的AI模型和标准MRI成像对每个患者的膝盖进行扫描。
随后，放射科专家在不知道哪个是AI模型扫描哪个是传统方法扫描的情况下对这两个数据集进行评估，结果显示，这两种成像方式本质上没有什么区别。事实上，该研究还指出，放射学家认为AI图像的整体质量优于传统的MRI图像。
据悉，fastMRI项目带来的结果是开源的，因此研究团队希望MRI硬件供应商可以开始快速地将这套新算法整合到他们的产品中。在未来几年内，这一创新也医院现有的MRI硬件中从而使得患者的体验变得更加舒适，与此同时还能使用的覆盖范围。
相关研究报告已发表在《AmericanJournalofRoentgenology》上。