الرعاية الصحية
إن텔 تعمل مع جامعة بنسيلفانيا لاستخدام الذكاء الاصطناعي لحماية الخصوصية لتحديد الأورام في الدماغ
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
إن텔 لابس وكلية بيرلمان للطب في جامعة بنسيلفانيا (Penn Medicine) تقومان بإنشاء اتحاد مع 29 مؤسسة صحية وبحثية دولية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) التي تحدد الأورام في الدماغ باستخدام تقنية لحماية الخصوصية تسمى التعلم الفيدرالي. هذا العمل يتم تمويله من قبل برنامج تكنولوجيا المعلومات للبحوث السرطانية (ICTR) من المعهد الوطني للسرطان (NCI) من المعاهد الوطنية للصحة (NIH) ، من خلال منحة مدتها ثلاث سنوات بقيمة 1.2 مليون دولار تم منحها للمحقق الرئيسي د. سبيريدون باكاس ، في مركز الحوسبة والتحليلات الطبية الحيوية (CBICA) من جامعة بنسيلفانيا .
“يظهر الذكاء الاصطناعي وعدا كبيرا في الكشف المبكر عن الأورام في الدماغ ، ولكنها ستتطلب المزيد من البيانات مما يحتويه أي مركز طبي واحد للوصول إلى إمكاناتها الكاملة. باستخدام برامج وعتاد إن텔 ودعم من بعض ألمع العقول في إن텔 ، نحن نعمل مع جامعة بنسيلفانيا واتحاد من 29 مركزًا طبيًا متعاونًا لتطوير تحديد الأورام في الدماغ مع حماية بيانات المرضى الحساسة.” – جايسون مارتن ، مهندس رئيسي ، إنテル لابس
كيف يعمل
سوف تستخدم بنسيلفانيا الطبية و 29 مؤسسة صحية وبحثية من الولايات المتحدة وكندا والمملكة المتحدة وألمانيا وهولندا وسويسرا والهند التعلم الفيدرالي ، وهو نهج توزيعي للتعلم الآلي يسمح للمنظمات بالتعاون على مشاريع التعلم العميق دون مشاركة بيانات المرضى.
كانت بنسيلفانيا الطبية وإنترلابس أول من نشر ورقة عن التعلم الفيدرالي في مجال التصوير الطبي ، و特别 أظهرت أن طريقة التعلم الفيدرالي يمكنها تدريب نموذج لتحقيق أكثر من 99٪ من دقة نموذج تم تدريبه بالطريقة التقليدية غير الخاصة. تم تقديم هذه الورقة في الأصل في المؤتمر الدولي حول الحوسبة الطبية والتداخل بين الحاسوب والمساعدة (MICCAI) 2018 ، في غرناطة ، إسبانيا. سوف يستفيد العمل الجديد من برامج وعتاد إنترل لتنفيذ التعلم الفيدرالي بطريقة توفر حماية إضافية للنموذج والبيانات.
“من المقبول على نطاق واسع في مجتمعنا العلمي أن تدريب التعلم الآلي يتطلب بيانات وافرة ومتنوعة لا يستطيع أي مؤسسة واحدة احتواؤها. نحن ننسق اتحادًا من 29 مؤسسة صحية وبحثية متعاونة دولية ، والتي سوف تكون قادرة على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة للرعاية الصحية ، باستخدام تقنيات التعلم الآلي لحماية الخصوصية ، بما في ذلك التعلم الفيدرالي. في هذا العام ، سوف يبدأ الاتحاد في تطوير خوارزميات لتحديد الأورام في الدماغ من نسخة موسعة بشكل كبير من تحدي التحدي الدولي لتحديد الأورام في الدماغ (BraTS) . سوف يسمح هذا الاتحاد للباحثين الطبيين بالوصول إلى كميات أكبر بكثير من بيانات الرعاية الصحية مع حماية أمان هذه البيانات.” – د. سبيريدون باكاس ، جامعة بنسيلفانيا
لماذا يهم
وفقًا للجمعية الأمريكية للأورام في الدماغ (ABTA) ، سوف يتم تشخيص حوالي 80 ألف شخص بإصابتهم بورم في الدماغ هذا العام ، مع أكثر من 4600 منهم أطفال. من أجل تدريب وبناء نموذج لتحديد ورم في الدماغ يمكن أن يساعد في الكشف المبكر والنتائج الأفضل ، يحتاج الباحثون إلى الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات الطبية ذات الصلة. ومع ذلك ، من الضروري أن تبقى البيانات خاصة ومحمية ، وهنا يأتي دور التعلم الفيدرالي مع تكنولوجيا إنترل. من خلال استخدام هذا النهج ، سوف يكون الباحثون من جميع المنظمات الشريكة قادرون على العمل معًا على بناء وتدريب خوارزمية لتحديد ورم في الدماغ مع حماية البيانات الطبية الحساسة.
ماذا يأتي بعد ذلك
في عام 2020 ، سوف تستخدم بنسيلفانيا و 29 مؤسسة صحية وبحثية دولية عتاد وبرامج التعلم الفيدرالي من إنترل لإنتاج نموذج ذكاء اصطناعي جديد مدرب على أكبر مجموعة بيانات لأورام الدماغ حتى الآن – كل ذلك بدون مغادرة البيانات الحساسة للمرضى من المؤسسات الشريكة. يتوقع أن تشارك مجموعة فرعية من المؤسسات الشريكة في بدء المرحلة الأولى من هذا الاتحاد ، بما في ذلك مستشفى جامعة بنسيلفانيا ، وجامعة واشنطن في سانت لويس ، ومركز جامعة بيتسبرغ الطبي ، وجامعة فاندربيلت ، وجامعة كوين ، والجامعة التقنية في ميونخ ، وجامعة برن ، وكلية كينغز لندن ، ومستشفى تاتا التذكاري.
تعلم المزيد
- ما هو التعلم الفيدرالي؟
- التعلم الفيدرالي للتصوير الطبي (مدونة)
- تقدم الذكاء الاصطناعي والخصوصية ليس لعبة م零-صفر (مقالة رأي)
- الذكاء الاصطناعي في إنترل
- التعلم الفيدرالي في الطب
