不少科技公司想到新科技与既有科技的结合，会想到医学这块，像是 IBM Watson for Oncology 要协助肿瘤诊断。医院中的仪器核磁共振 (MRI) 是医生的好帮手，没有其他方式如 CT 或 X 光具备的侵入式或是辐射危害。但 MRI 有个致命的缺点，需要花相当长的时间拍摄，也就限制医院每天能照射的病患数量。如果能用核磁共振影像仪照出来的影像训练 AI，不就可以加快辨识速度？纽约大学医学院就与 Facebook AI Lab 合作，希望能维持 MRI 的好处，同时能加速诊断的速度，MRI 能更广为在世界各地使用。
Facebook 与纽约大学医学院放射科合作推出 fastMRI 计划，要结合 AI 到医学影像领域，加速 MRI 辨识速度达 10 倍之多。纽约大学医学院提供 10,000 份昵名 MRI 资料，要给 Facebook AI Lab 拿来训练算法。如果计划顺利进行，预计能让更多人需要 MRI 诊断身体状况时，能够更容易使用 MRI。
fastMRI 要运用人处理知觉的模式，用 AI 模拟表层还未扫描到的事物，就不必收集原先所需要的资料，就能形成 MRI 影像，进而收集更少资料，加快 MRI 扫描速度。
▲ 左边为扫描中的 MRI 影像，而右边是测试用部分 MRI 资料，模拟的 MRI 影像。(Source：Facebook)
MRI 尽管诊断结果相当好用，能看到身体软组织相当多的细节，但是往往要花 15 到 1 小时时间才能完成照射流程。而特殊的病患像是小孩子，有幽闭恐惧症的人，或者单纯身体疼痛却找不到原因，在 MRI 仪里待很久可是挑战。另外有些偏远地区往往没办法负担 MRI，必须到大型医院才能照射，MRI 一次照射时间相当长，需要排队等档期。
纽约大学医学院放射科讲座副教授 Daniel Sodickson 说：“想像一下只要进去照射 5 分钟，结果就出来了，会是相当重大的改变。”
Facebook 的 AI Lab 一直想找能用在现实世界的情境，从去年开始 Facebook 开始与纽约大学医学院洽谈合作，而纽约大学长期以来支持尖端研究。未来 fastMRI 的成果，Facebook 会分享与研究相关的 AI 模型、评估数据等资料，而纽约大学则会开放训练影像集，确保成果能够促进临床诊断进步。
- How Facebook — yes, Facebook — might make MRIs faster
- Facebook and NYU want to speed up MRI scans tenfold with AI
(首图来源：纽约大学)
