หลายครั้งที่การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์นั้นเป็นไปได้โดยไม่ได้ผลดีเท่าที่ควร เพราะปริมาณข้อมูลตัวเองที่ถูกป้อนไปเพื่อสอนปัญญาประดิษฐ์นั้นมีไม่มากพอ และการหาข้อมูลเข้ามาเพิ่มให้พอเพียงนั้นก็ไม่ใช่เรื่องที่ทำได้โดยง่ายเสมอไป Nvidia จึงจับมือกับสถาบันทางแพทย์หลายแห่ง ร่วมพัฒนา AI ที่สามารถผลิตภาพถ่ายทางการแพทย์ขึ้นมาใช้เป็นข้อมูลในการเทรนโมเดล AI อื่นๆต่อไปได้
Nvidia ร่วมกับ Mayo Clinic และสถาบันวิทยาศาสตร์ข้อมูลทางคลินิกแห่ง Massachusetts General Hospital และ Brigham and Women’s Hospital นำเสนอผลงานระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สสามารถผลิตภาพสแกนสมอง MRI เพิ่มจากภาพจริงที่มีอยู่ โดยใช้วิธีสอนให้โมเดล General Adversarial Network (GAN) เรียนรู้การผลิตภาพสแกนสมองทั้งในส่วนของ white matter, grey matter, และน้ำหล่อสมองไขสันหลังจากชุดข้อมูลสาธารณะ Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) จากนั้นจึงปล่อยให้โมเดลดังกล่าวผลิตภาพสแกนสมองที่มีเนื้องอกด้วยผ่านการเรียนรู้จากชุดข้อมูล Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS)
ผลลัพธ์ที่ได้จากระบบดังกล่าวคือภาพสแกน MRI ที่มีป้ายบอกชัดเจนว่าเป็นภาพถ่ายสมองที่มีความผิดปกติหรือไม่ ซึ่งภาพที่ได้นี้มีการแยกส่วนอย่างชัดเจนระหว่างภาพสมองและภาพเนื้องอก ทำให้นักวิจัยสามารถปรับเปลี่ยนตำแหน่งและขนาดของเนื้องอกในภาพสแกนได้อีกด้วย
เมื่อนำภาพสแกนที่ถูกผลิตโดย AI นี้ไปใช้งานร่วมกับชุดข้อมูลภาพจริงในการเทรนโมเดล machine learning ที่มีอยู่เพื่อสร้างระบบตรวจจับความผิดปกติในสมอง นักวิจัยพบว่าโมเดลใช้ข้อมูลที่สร้างขึ้นร่วมกับข้อมูลจริงนั้นมีความแม่นยำร้อยละ 80 โดยเพิ่มขึ้นกว่าร้อยละ 14 จากอัตราความแม่นยำเดิม
ความสำเร็จของการผลิตภาพจากข้อมูลจริงที่มีอยู่นี้สร้างความตื่นเต้นให้กับเหล่านักรังสีวิทยาไม่น้อย เพราะมันอาจเป็นประตูสู่การวิจัยเกี่ยวกับโรคร้ายหายากที่ยังมีข้อมูลไม่มาก อีกทั้งยังสามารถกำจัดข้อกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้ป่วยไปได้ในระดับหนึ่ง
เรียกได้ว่านอกจากจะช่วยวิเคราะห์สรุปผลแล้ว AI ยังสามารถช่วยนักวิจัยหาวัตถุดิบตั้งต้นเพิ่มเติมได้เป็นอย่างดีอีกด้วย
