इंटेल यूनिवर्सिटी ऑफ पेंसिल्वेनिया के साथ गोपनीयता-संरक्षण वाले एआई का उपयोग करके मस्तिष्क ट्यूमर की पहचान करने के लिए काम कर रहा है

इंटेल लैब्स और पेंसिल्वेनिया यूनिवर्सिटी के पेरेलमैन स्कूल ऑफ मेडिसिन (पेन मेडिसिन) 29 अंतरराष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा और अनुसंधान संस्थानों के साथ एक संघ बना रहे हैं ताकि गोपनीयता-संरक्षण वाली तकनीक का उपयोग करके मस्तिष्क ट्यूमर की पहचान करने वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडलों को प्रशिक्षित किया जा सके। यह काम नेशनल कैंसर इंस्टीट्यूट (एनसीआई) के नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ (एनआईएच) के इंफॉर्मेटिक्स टेक्नोलॉजी फॉर कैंसर रिसर्च (आईसीटीआर) प्रोग्राम द्वारा वित्तपोषित किया जा रहा है, जो प्रिंसिपल इन्वेस्टिगेटर डॉ. स्पायरिडन बाकास को तीन साल के लिए 1.2 मिलियन डॉलर के अनुदान के माध्यम से किया जा रहा है, जो पेंसिल्वेनिया यूनिवर्सिटी के सेंटर फॉर बायोमेडिकल इमेज कंप्यूटिंग एंड एनालिटिक्स (सीबीआईसीए) में हैं। “एआई मस्तिष्क ट्यूमर के शुरुआती पता लगाने में बहुत आशा दिखाता है, लेकिन इसके पूर्ण संभावना तक पहुंचने के लिए इसे किसी एक चिकित्सा केंद्र से अधिक डेटा की आवश्यकता होगी। इंटेल सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर और इंटेल के सबसे चमकीले दिमागों से समर्थन का उपयोग करके, हम पेंसिल्वेनिया यूनिवर्सिटी और 29 सहयोगी चिकित्सा केंद्रों के संघ के साथ मस्तिष्क ट्यूमर की पहचान को आगे बढ़ाने के लिए काम कर रहे हैं जबकि संवेदनशील रोगी डेटा की रक्षा कर रहे हैं।” – जेसन मार्टिन, प्रिंसिपल इंजीनियर, इंटेल लैब्स यह कैसे काम करता है पेन मेडिसिन और 29 स्वास्थ्य सेवा और अनुसंधान संस्थान संयुक्त राज्य अमेरिका, कनाडा, यूनाइटेड किंगडम, जर्मनी, नीदरलैंड, स्विट्जरलैंड और भारत से संघीय सीखने का उपयोग करेंगे, जो एक वितरित मशीन लर्निंग दृष्टिकोण है जो संगठनों को गहरे सीखने की परियोजनाओं पर सहयोग करने में सक्षम बनाता है बिना रोगी डेटा साझा किए। पेन मेडिसिन और इंटेल लैब्स चिकित्सा इमेजिंग डोमेन में संघीय सीखने पर एक पत्र प्रकाशित करने वाले पहले थे, जिसमें दिखाया गया था कि संघीय सीखने की विधि एक मॉडल को प्रशिक्षित कर सकती है जो 99% से अधिक सटीकता के साथ एक मॉडल की तुलना में पारंपरिक, गैर-निजी तरीके से प्रशिक्षित हो। यह पत्र मूल रूप से ग्रेनाडा, स्पेन में मेडिकल इमेज कंप्यूटिंग और कंप्यूटर असिस्टेड इंटरवेंशन (एमआईसीसीएआई) के अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया था। नई कार्य इंटेल सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर का उपयोग करके संघीय सीखने को लागू करने के लिए उत्तरदायी होगा जो मॉडल और डेटा दोनों के लिए अतिरिक्त गोपनीयता सुरक्षा प्रदान करता है। “यह हमारे वैज्ञानिक समुदाय द्वारा व्यापक रूप से स्वीकार किया जाता है कि मशीन लर्निंग प्रशिक्षण के लिए पर्याप्त और विविध डेटा की आवश्यकता होती है जो कि कोई एक संस्थान धारण नहीं कर सकता। हम 29 अंतरराष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा और अनुसंधान संस्थानों के संघ को समन्वयित कर रहे हैं, जो गोपनीयता-संरक्षण वाली मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके स्वास्थ्य सेवा के लिए राज्य-कला एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करने में सक्षम होंगे, जिसमें संघीय सीखना शामिल है। इस वर्ष, संघ इंटरनेशनल ब्रेन ट्यूमर सेगमेंटेशन (ब्रैटएस) चुनौती डेटासेट के एक विस्तारित संस्करण से मस्तिष्क ट्यूमर की पहचान करने वाले अल्गोरिदम विकसित करना शुरू करेगा। यह संघ चिकित्सा शोधकर्ताओं को स्वास्थ्य सेवा डेटा की विशाल मात्रा तक पहुंच प्रदान करेगा जबकि उस डेटा की सुरक्षा की रक्षा करेगा।” – डॉ. स्पायरिडन बाकास, पेंसिल्वेनिया यूनिवर्सिटी यह क्यों महत्वपूर्ण है: अमेरिकन ब्रेन ट्यूमर एसोसिएशन (एबीटीए) के अनुसार, लगभग 80,000 लोगों को इस वर्ष मस्तिष्क ट्यूमर का निदान किया जाएगा, जिनमें से 4,600 से अधिक बच्चे होंगे। शुरुआती पता लगाने और बेहतर परिणामों में मदद करने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित और निर्मित करने के लिए शोधकर्ताओं को बड़ी मात्रा में प्रासंगिक चिकित्सा डेटा तक पहुंच की आवश्यकता है। हालांकि, यह आवश्यक है कि डेटा निजी और सुरक्षित रहे, जो संघीय सीखने में इंटेल प्रौद्योगिकी का उपयोग करने से आता है। इस दृष्टिकोण का उपयोग करके, सभी सहयोगी संस्थानों के शोधकर्ता एक अल्गोरिदम को बनाने और प्रशिक्षित करने पर काम कर सकते हैं जो मस्तिष्क ट्यूमर की पहचान कर सकता है जबकि संवेदनशील चिकित्सा डेटा की रक्षा करता है। क्या आगे है: 2020 में, पेन और 29 अंतरराष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा और अनुसंधान संस्थान इंटेल के संघीय सीखने वाले हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का उपयोग करके एक नए राज्य-कला एआई मॉडल का उत्पादन करेंगे जो अब तक के सबसे बड़े मस्तिष्क ट्यूमर डेटासेट पर प्रशिक्षित होगा – सभी बिना संवेदनशील रोगी डेटा को व्यक्तिगत सहयोगियों को छोड़े। सहयोगी संस्थानों का एक उपसेट जो इस संघ के पहले चरण को शुरू करने में भाग लेने की उम्मीद है, इसमें पेंसिल्वेनिया यूनिवर्सिटी का अस्पताल, वाशिंगटन यूनिवर्सिटी इन सेंट लुईस, पिट्सबर्ग मेडिकल सेंटर, वैंडरबिल्ट यूनिवर्सिटी, क्वींस यूनिवर्सिटी, म्यूनिख टेक्निकल यूनिवर्सिटी, बर्न यूनिवर्सिटी, किंग्स कॉलेज लंदन और टाटा मेमोरियल हॉस्पिटल शामिल हैं। अधिक जानें:

• संघीय सीखना क्या है?
• चिकित्सा इमेजिंग के लिए संघीय सीखना (ब्लॉग)
• एआई और गोपनीयता दोनों को आगे बढ़ाना शून्य-योग गेम नहीं है (ओपी-एड)
• इंटेल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता
• चिकित्सा एआई में संघीय सीखना