{"id":21768,"date":"2020-08-18T12:13:32","date_gmt":"2020-08-18T15:13:32","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/br\/?p=21768"},"modified":"2021-06-17T10:07:40","modified_gmt":"2021-06-17T13:07:40","slug":"como-a-inteligencia-artificial-acelera-os-exames-de-ressonancia-magnetica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2020\/08\/como-a-inteligencia-artificial-acelera-os-exames-de-ressonancia-magnetica\/","title":{"rendered":"Como a Intelig\u00eancia Artificial acelera os exames de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica"},"content":{"rendered":"

Imagine que voc\u00ea est\u00e1 no hospital, com dor e ansioso para saber o resultado do seu diagn\u00f3stico. Seu m\u00e9dico pede uma resson\u00e2ncia magn\u00e9tica, o que significa aguardar por um hor\u00e1rio dispon\u00edvel para que voc\u00ea possa ficar totalmente im\u00f3vel dentro de um tubo estreito de scanner por at\u00e9 um hora. Enquanto o equipamento de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica coleta dados gradualmente, voc\u00ea s\u00f3 tem a companhia do barulho de estalos e batidas intermitentes da corrente el\u00e9trica das bobinas magn\u00e9ticas do scanner. Se voc\u00ea se mover durante o exame, a imagem pode n\u00e3o ficar clara o suficiente para ser \u00fatil, o que representaria a necessidade de marcar outro hor\u00e1rio para voltar e fazer tudo de novo.<\/span><\/p>\n

Resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas s\u00e3o muitas vezes a melhor ferramenta para diagnosticar problemas em \u00f3rg\u00e3os, m\u00fasculos e outros tecidos moles. Mas mesmo com os avan\u00e7os recentes, \u00e9 preciso uma quantidade significativa de tempo para o scanner coletar os dados necess\u00e1rios. Isso \u00e9 dif\u00edcil para qualquer um, e pode ser imposs\u00edvel para crian\u00e7as ou pessoas gravemente doentes.<\/span><\/p>\n

O tempo que leva para completar uma resson\u00e2ncia magn\u00e9tica n\u00e3o faz apenas com que o paciente tenha uma experi\u00eancia desgastante, mas tamb\u00e9m limita a quantidade de pessoas que podem ser avaliadas em um determinado dia. E, enquanto a varredura do scanner acontece, alguns tipos de tecido do corpo est\u00e3o em movimento constante, o que pode borrar uma imagem que j\u00e1 leva muito tempo para ser gerada, tornando-a in\u00fatil. Al\u00e9m disso, quando os m\u00e9dicos precisam de informa\u00e7\u00f5es rapidamente, eles costumam usar outra tecnologia em vez de esperar pelo scanner da resson\u00e2ncia magn\u00e9tica. Raios-X e tomografias s\u00e3o muito mais r\u00e1pidos, mas ao contr\u00e1rio das resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas, eles exp\u00f5em o corpo \u00e0 radia\u00e7\u00e3o ionizante. E em alguns tipos de tecido, as resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas podem revelar mais detalhes do que m\u00e9todos alternativos.<\/span><\/p>\n

Pesquisadores do Facebook AI trabalharam em parceria com m\u00e9dicos e especialistas em imagens m\u00e9dicas da NYU Langone Health para resolver esse problema e promover avan\u00e7os em pesquisas de Intelig\u00eancia Artificial. Estamos usando AI para criar imagens completas a partir de muito menos dados brutos. Como a coleta de dados \u00e9 o que torna as resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas t\u00e3o lentas, isso tem o potencial de acelerar significativamente o processo de digitaliza\u00e7\u00e3o. Ent\u00e3o, um dia, em um futuro felizmente n\u00e3o muito distante, voc\u00ea poder\u00e1 passar apenas alguns minutos no tubo do scanner para gerar uma imagem n\u00edtida.<\/span><\/p>\n

Depois de dois anos de trabalho na iniciativa fastMRI, o Facebook AI e a NYU Langone alcan\u00e7aram um marco importante. Um novo estudo cl\u00ednico a ser publicado no American Journal of Roentgenology mostra, pela primeira vez, que imagens de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica r\u00e1pida s\u00e3o equivalentes \u00e0s de resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas regulares. O estudo focou especificamente na digitaliza\u00e7\u00e3o de joelho, e agora estamos trabalhando para estender os resultados a outras partes do corpo.<\/span><\/p>\n

\u201cEste \u00e9 um passo importante para a aceita\u00e7\u00e3o cl\u00ednica e utiliza\u00e7\u00e3o de scans de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica com acelera\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artifical”, disse o Dr. Michael P. Recht, professor da Louis Marx e titular da Cadeira de Radiologia da NYU Langone Health.<\/span><\/p>\n

Ondas de r\u00e1dio, \u00edm\u00e3s e matem\u00e1tica<\/b><\/p>\n

Para entender a resson\u00e2ncia magn\u00e9tica r\u00e1pida, primeiro \u00e9 importante saber como funcionam as resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas.<\/span><\/p>\n

Para criar a imagem que seu m\u00e9dico ou radiologista analisa, a m\u00e1quina de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica usa campos magn\u00e9ticos que interagem com \u00e1tomos de hidrog\u00eanio nos tecidos moles e \u00f3rg\u00e3os vitais do corpo. Esses \u00e1tomos ent\u00e3o emitem sinais eletromagn\u00e9ticos que agem como far\u00f3is, indicando onde os \u00e1tomos est\u00e3o localizados no corpo. Os sinais s\u00e3o <\/span>coletados pelo scanner como uma sequ\u00eancia de medi\u00e7\u00f5es de frequ\u00eancia 2D individual, conhecida como dados de espa\u00e7o k.<\/span><\/p>\n

Depois de todos os dados serem finalmente coletados, o sistema aplica uma complexa f\u00f3rmula matem\u00e1tica – uma transforma\u00e7\u00e3o inversa de Fourier – para os dados brutos do espa\u00e7o K para criar imagens detalhadas de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica do joelho, costas, c\u00e9rebro ou outra \u00e1rea do corpo. Sem um conjunto completo de pontos de dados, a matem\u00e1tica n\u00e3o pode identificar exatamente de onde vem todo o sinal.<\/span><\/p>\n

Intelig\u00eancia Artificial encontra resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas<\/b><\/p>\n

A equipe do estudo fastMRI usou uma maneira totalmente diferente de criar uma imagem – que requer muito menos dados brutos. Os pesquisadores constru\u00edram uma rede neural e a treinaram usando o maior conjunto de dados de c\u00f3digo aberto do mundo de resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas de joelho, que foi criado e compartilhado pela NYU Langone Health como parte desta iniciativa. (Todos os dados usados \u200b\u200bno projeto, incluindo imagens usadas \u200b\u200bpara o estudo, s\u00e3o de c\u00f3digo aberto de um conjunto de dados que a NYU Langone criou em 2018. Antes de abrir o c\u00f3digo dos dados, a NYU Langone se certificou de que todas os scans fossem desidentificadas e nenhuma informa\u00e7\u00e3o de pacientes disponibilizada para revisores ou pesquisadores que trabalham no projeto fastMRI.)<\/span><\/p>\n

<\/div>\n

Os pesquisadores do fastMRI removeram cerca de tr\u00eas quartos dos dados brutos em cada <\/span>digitaliza\u00e7\u00e3o e, em seguida, alimentaram as informa\u00e7\u00f5es restantes no modelo de AI, que ent\u00e3o aprendeu a gerar imagens completas a partir dos dados limitados. \u00c9 importante ressaltar que as imagens produzidas pelo modelo de AI n\u00e3o se pareciam com resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas gen\u00e9ricas; as imagens geradas por AI correspondiam \u00e0 imagem real criada pelo processo padr\u00e3o e lento de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica. Imagine pegar apenas 250 pe\u00e7as de um quebra-cabe\u00e7a de 1.000 pe\u00e7as e ent\u00e3o completar a imagem inteira de uma forma que n\u00e3o apenas pare\u00e7a plaus\u00edvel; mas tamb\u00e9m corresponda exatamente ao quebra-cabe\u00e7a completo mostrado na sua caixa. Essa \u00e9 a dif\u00edcil aproxima\u00e7\u00e3o que a equipe do fastMRI foi capaz de fazer com seu modelo.\u00a0<\/span><\/p>\n

A abordagem de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica r\u00e1pida \u00e9 diferente de outras tentativas de usar Intelig\u00eancia Artificial na medicina. Muitas vezes, esses algoritmos visam automatizar a revis\u00e3o de imagens m\u00e9dicas para tentar detectar problemas potenciais, como um m\u00e9dico faria. Mas o fastMRI n\u00e3o tenta fazer o trabalho dos especialistas m\u00e9dicos; em vez disso, cria uma imagem completa a partir de informa\u00e7\u00f5es esparsas. Radiologistas e m\u00e9dicos podem usar a imagem de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica r\u00e1pida como fariam normalmente. A \u00fanica diferen\u00e7a \u00e9 que o paciente passa menos tempo no tubo do scanner.<\/span><\/p>\n

Como os radiologistas testam a resson\u00e2ncia magn\u00e9tica r\u00e1pida<\/b><\/p>\n

Os pesquisadores por tr\u00e1s da resson\u00e2ncia magn\u00e9tica r\u00e1pida tiveram que se certificar de que seu modelo n\u00e3o sacrificaria a precis\u00e3o em prol da velocidade. Apenas alguns pontos ausentes ou modelados incorretamente em uma imagem podem significar a diferen\u00e7a entre encontrar um ligamento rompido ou um poss\u00edvel tumor, dando aos pacientes um relat\u00f3rio totalmente incorreto.<\/span><\/p>\n

\"\"O estudo cl\u00ednico a ser publicado no American Journal of Roentgenology demonstra que o modelo de Intelig\u00eancia Artificial do fastMRI realmente produz imagens que s\u00e3o t\u00e3o precisas, \u00fateis e confi\u00e1veis \u200b\u200bquanto as de uma resson\u00e2ncia magn\u00e9tica padr\u00e3o. O estudo mostra que a resson\u00e2ncia magn\u00e9tica r\u00e1pida pode gerar imagens de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica de les\u00f5es de joelho “equivalentes \u200b\u200bno diagn\u00f3stico” ao usar cerca de 75 por cento menos dados brutos da m\u00e1quina de digitaliza\u00e7\u00e3o. Na verdade, os radiologistas especialistas que participaram do estudo foram incapazes de distinguir as imagens com acelera\u00e7\u00e3o de AI das convencionais. (Mais detalhes est\u00e3o dispon\u00edveis no estudo e <\/span>neste post <\/span><\/a>no blog de Intelig\u00eancia Artificial do Facebook.)<\/span><\/p>\n

\"\"Gerando resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas mais r\u00e1pidas para todos que precisam<\/b><\/p>\n

O estudo cl\u00ednico de hoje \u00e9 um passo importante, mas existem muitos mais<\/span><\/p>\n

avan\u00e7os por vir. Agora, pesquisadores do Facebook AI e da NYU Langone querem mostrar que a resson\u00e2ncia magn\u00e9tica r\u00e1pida funciona tamb\u00e9m em outros \u00f3rg\u00e3os vitais, como o c\u00e9rebro. A equipe do fastMRI publicou seus dados, modelos e c\u00f3digos para que outros pesquisadores possam ter acesso a este trabalho e contribuir com novas ideias. Os pesquisadores esperam que essa abordagem aberta acelere o progresso e leve a novas maneiras de usar AI para acelerar os exames de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica. Al\u00e9m disso, j\u00e1 que compartilhamos nossos modelos abertamente, os fabricantes de equipamentos de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica est\u00e3o livres para testar o fastMRI em suas m\u00e1quinas agora, e trazer rapidamente essas vantagens para os pacientes.<\/span><\/p>\n

H\u00e1 mais coisas a se fazer com o fastMRI. Mas, em breve, as resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas aceleradas por AI poder\u00e3o beneficiar milh\u00f5es de pessoas em todo o mundo.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Por dentro do fastMRI, um projeto de pesquisa para melhorar as resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas para milh\u00f5es de pessoas e produzir novos avan\u00e7os na pesquisa de Intelig\u00eancia Artificial (AI)","protected":false},"author":81109636,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-21768","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-recent-news"],"yoast_head":"\nComo a Intelig\u00eancia Artificial acelera os exames de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica | Sobre a Meta<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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