近日，Facebook在一篇博客文章中宣布，Facebook人工智能研究實驗室（FAIR）的研究人員正致力于通過構建圖像時減少必須收集的數據，從而使MRI機器更快地運行。

據Facebook透露，該項目與紐約大學醫(yī)學院合作，將使用紐約大學收集的300萬張MRI圖像，這些圖像已隱藏了病人姓名和識別信息，也將向公眾開放，供其他研究人員解決同樣的問題。

以下是Facebook認為技術可行的方法：目前的MRI機器因為需要捕獲大量的數據，掃描時間需要15分鐘到一個多小時。如果機器能夠處理較少的數據，他們將能夠更快地掃描和處理該信息。人工智能會查看不完整的數據并生成合成數據以填補實際數據的空白，目的是使MRI掃描速度提高10倍。

目前，一切看起來是可行的，人工智能正在接受培訓，以填補傳統(tǒng)攝影的空白，而且Facebook擁有一些世界頂級視覺人工智能專家。例如，在一種稱為超分辨率的技術中，AI通過依賴于過去看到的類似對象的圖像來使模糊圖像更清晰。其他研究人員正致力于重建部分隱藏的人臉，這對于修復一些部分遮蓋不完整的圖像非常有用。并且Facebook本身也開發(fā)了人工智能，可以為一個人制造假眼睛，即使照片中的人像眨眼也能將其編輯成圖像。

當然，將這項研究落地實際應用場景時還需謹慎。目前研究實驗室為傳統(tǒng)圖像生成的數據還不完善，沒有足夠的數據讓AI深度學習，如果人工智能看到沒有經過培訓的對象，就很容易發(fā)生災難性的失敗。在面部識別中，有色人種通常不在數據庫之中，這種“有偏見的”的數據庫會造成AI甚至難以將有色人種歸類為人。

這不是Facebook首次進入醫(yī)療領域。CNBC 曾報道說，該公司的硬件研究實驗室正在尋求將醫(yī)院的匿名用戶數據與Facebook收集的用戶數據結合起來。據報道，Facebook會用這個來告訴用戶何時出現需要就醫(yī)的預警，但Facebook評論稱該項目僅停留在計劃階段。另外Facebook還使用人工智能算法預測用戶何時會自殺，從而防患于未然。

2017年，美國在醫(yī)療保健方面的支出近3.5萬億美元，而這一數字預計會持續(xù)上升。然而在美國的醫(yī)療保健系統(tǒng)被評定為過時且效率低下的情況下，從谷歌、亞馬遜到IBM、蘋果公司的每一家大型科技公司都希望能減少這方面支出。

如果Facebook能夠建立一個不負眾望的健康產品，那么它可能會成為其收入增長放緩的及時補充。