В связи с проведением Месяца осведомленности об опухолях головного мозга корпорация Intel объявила сегодня о подробностях программы, финансируемой Национальными институтами здравоохранения, которая будет использовать искусственный интеллект для выявления опухолей головного мозга, сохраняя при этом конфиденциальность. Совместно со Школой медицины Перельмана при Университете Пенсильвании (Penn Medicine) компания будет координировать работу федерации из 29 международных медицинских центров в США, Канаде, Великобритании, Германии, Швейцарии и Индии по обучению моделей ИИ с использованием федеративного обучения - методики, которая позволяет хранить конфиденциальные данные - в данном случае, в одной из крупнейших в мире корпораций по опухолям головного мозга - в центрах обработки данных больниц и организаций.
Подход Intel и Penn Medicine в идеале будет способствовать разработке модели обнаружения опухолей, которая не будет случайно обнажать медицинскую документацию. Существует острая необходимость - по данным Американской ассоциации по изучению опухолей головного мозга, в этом году почти 80 000 человек (в том числе 4600 детей) получат диагноз опухоли головного мозга, а раннее вмешательство может значительно улучшить состояние здоровья.
Исследователи Google предложили объединенное обучение в технической статье, опубликованной в 2017 году, и с тех пор она цитируется более 300 раз учеными-исследователями, сообщает Arxiv.org. Intel и Penn Medicine были одними из первых, чтобы возглавить исследования по федерации обучения в области здравоохранения, демонстрируя, что она может быть использована для достижения более чем 99% точности модели, обученных в традиционной, нечастной моды.
Довольно просто смешанное обучение - это метод, который обучает алгоритму искусственного интеллекта на децентрализованных устройствах или серверах (т.е. узлах), содержащих образцы данных без обмена этими образцами, что позволяет множеству сторон построить модель без либерального обмена данными. Центральный сервер может использоваться для организации шагов алгоритма и действовать в качестве эталонных часов, или же расположение может быть одноранговым (в этом случае такого сервера не существует). Независимо от этого, локальные модели обучаются на локальных выборках данных, и с некоторой частотой происходит обмен весами между моделями для генерации глобальной модели.
Эта новая программа под руководством Intel и Penn Medicine будет основана на первоначальных исследованиях, которые были представлены в 2018 году на Международной конференции по вычислениям медицинских изображений и компьютерному вмешательству. Со своей стороны, Intel заявляет, что будет использовать собственное программное и аппаратное обеспечение для реализации объединенного обучения "таким образом, чтобы обеспечить дополнительную защиту конфиденциальности" как алгоритма машинного обучения, так и набора данных.
Подгруппа учреждений, которые, как ожидается, примут участие в первом этапе программы, включает больницу Пенсильванского университета, Вашингтонский университет в Сент-Луисе, медицинский центр Питтсбургского университета, Университет Вандербильта, Королевский университет, Технический университет Мюнхена, Университет Берна, Королевский колледж Лондона и Мемориальный госпиталь Тата. Модель их корпоративного поезда будет протестирована на основе расширенной версии Международного набора данных по сегментации опухолей головного мозга, который состоит из МРТ-сканирования с акцентом на сегментацию гетерогенных опухолей (а именно тип, называемый глиомой, начинающийся в глиальных клетках головного мозга).
Apple и Google используют объединенное обучение для улучшения качества предсказаний эмоций, слов, фраз и музыки, но эта техника все чаще применяется в медицинской сфере, где такие правила, как HIPAA, требуют уровня анонимизации данных.
Смешанное обучение опирается на продукт Owkin, стартап-компании при поддержке Google инвестиционного крыла GV, разработанный, чтобы помочь медицинским специалистам проводить тесты и эксперименты для прогнозирования эволюции заболевания и токсичности наркотиков.
Кроме того, Американский колледж радиологии, Бразильский центр визуализации Diagnosticos da America, Partners HealthCare, Университет штата Огайо и Stanford Medicine совместно разработали модель объединенного обучения с использованием более 130 000 изображений, полученных в ходе 33 000 маммографических исследований. Прошлой осенью Nvidia и Королевский колледж Лондона совместно работали над созданием объединенной обучающей нейронной сети для сегментации опухолей головного мозга. И в статье, опубликованной в марте 2019 года, исследователи в MIT CSAIL, медицинской школы Гарвардского университета и Академии искусств и дизайна университета Цинхуа подробно описал федеративной модели обучения, которые могли бы предвидеть пребывания в больнице и смертности пациентов.
Совсем недавно компания Nvidia начала работать с коллегами над выпуском моделей, связанных с COVID-19, обученных с помощью объединенного обучения на платформе программного обеспечения Clara Imaging.
В рамках программы "Информационные технологии для исследования рака" Национального института рака NIH был предоставлен трехлетний грант в размере 1,2 миллиона долларов США для деятельности корпорации Intel и федерации Penn Medicine. Доктор Спиридон Бакас из Пенн Медицинского центра будет выполнять функции главного исследователя.
