Ochrona zdrowia

Intel współpracuje z Uniwersytetem Pensylwanii w celu wykorzystania sztucznej inteligencji z zachowaniem prywatności do identyfikacji guzów mózgu

mm
Opublikowano
Zaktualizowano
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Intel (INTC ) Labs i Szkoła Medyczna Perelmana na Uniwersytecie Pensylwanii (Penn Medicine) tworzą federację z 29 międzynarodowymi instytucjami opieki zdrowotnej i badawczymi w celu szkolenia modeli sztucznej inteligencji (AI) do identyfikacji guzów mózgu przy użyciu techniki zachowującej prywatność, zwanej federacyjnym uczeniem. Praca ta jest finansowana przez program Informatics Technology for Cancer Research (ICTR) Narodowego Instytutu Raka (NCI) Narodowych Instytutów Zdrowia (NIH), w ramach trzyletniego grantu w wysokości 1,2 mln dolarów przyznanego głównemu badawcy, dr. Spyridonowi Bakasowi, w Centrum Biomedycznych Obliczeń i Analiz Obrazowych (CBICA) Uniwersytetu Pensylwanii.

„Sztuczna inteligencja pokazuje duże możliwości wczesnej detekcji guzów mózgu, ale wymaga więcej danych, niż jakakolwiek pojedyncza placówka medyczna, aby osiągnąć swój pełny potencjał. Korzystając z oprogramowania i sprzętu Intel oraz wsparcia niektórych z najwybitniejszych umysłów Intel, współpracujemy z Uniwersytetem Pensylwanii i federacją 29 współpracujących ośrodków medycznych, aby rozwinąć identyfikację guzów mózgu, chroniąc jednocześnie wrażliwe dane pacjentów.” – Jason Martin, główny inżynier, Intel Labs

Jak to działa

Penn Medicine i 29 instytucji opieki zdrowotnej i badawczych z Stanów Zjednoczonych, Kanady, Wielkiej Brytanii, Niemiec, Holandii, Szwajcarii i Indii będą wykorzystywać federacyjne uczenie, które jest rozproszonym podejściem do głębokiego uczenia, umożliwiającym organizacjom współpracę nad projektami uczenia maszynowego bez udostępniania danych pacjentów.

Penn Medicine i Intel Labs były pierwszymi, które opublikowały pracę na temat federacyjnego uczenia w dziedzinie obrazowania medycznego, szczególnie demonstrując, że metoda federacyjnego uczenia może trenować model, który osiąga ponad 99% dokładności modelu trenowanego w tradycyjnym, nieprywatnym sposobie. Praca ta została pierwotnie przedstawiona na Międzynarodowej Konferencji Inżynierii i Komputerowego Wspomagania Medycyny (MICCAI) 2018, w Granadzie, w Hiszpanii. Nowa praca wykorzysta oprogramowanie i sprzęt Intel do wdrożenia federacyjnego uczenia w sposób, który zapewnia dodatkową ochronę prywatności modelowi i danym.

„Powszechnie uznaje się w naszej społeczności naukowej, że szkolenie modeli uczenia maszynowego wymaga dużej ilości danych, które żadna instytucja nie może posiadać. Koordynujemy federację 29 międzynarodowych instytucji opieki zdrowotnej i badawczych, które będą mogły trenować modele AI dla opieki zdrowotnej, wykorzystując technologie sztucznej inteligencji z zachowaniem prywatności, w tym federacyjne uczenie. W tym roku federacja rozpocznie rozwijanie algorytmów, które identyfikują guzy mózgu z wielokrotnie powiększonej wersji Międzynarodowego Wyzwania Segmentacji Guzów Mózgu (BraTS). Ta federacja pozwoli badaczom medycznym na dostęp do znacznie większych ilości danych opieki zdrowotnej, chroniąc jednocześnie bezpieczeństwo tych danych.” – Dr. Spyridon Bakas, Uniwersytet Pensylwanii

Dlaczego to jest ważne:

Zgodnie z Amerykańskim Stowarzyszeniem Guzów Mózgu (ABTA), blisko 80 000 osób zostanie zdiagnozowanych z guzem mózgu w tym roku, z czego ponad 4 600 to dzieci. Aby trenować i tworzyć model, który może pomóc w wczesnej detekcji i lepszych wynikach, badacze potrzebują dostępu do dużych ilości odpowiednich danych medycznych. Jednakże, istotne jest, aby dane te pozostały prywatne i chronione, co jest rolą federacyjnego uczenia z technologią Intel. Wykorzystując to podejście, badacze z wszystkich partnerów będą mogli współpracować nad tworzeniem i trenowaniem algorytmu do identyfikacji guzów mózgu, chroniąc jednocześnie wrażliwe dane medyczne.

Co dalej:

W 2020 roku Penn i 29 międzynarodowych instytucji opieki zdrowotnej i badawczych wykorzysta sprzęt i oprogramowanie Intel do federacyjnego uczenia, aby wyprodukować nowy, najwyższej jakości model AI, który jest trenowany na największym dotąd zbiorze danych o guzach mózgu — wszystko to bez udostępniania wrażliwych danych pacjentów poza poszczególnymi współpracującymi instytucjami. Podzbiór współpracujących instytucji, które mają uczestniczyć w inicjowaniu pierwszej fazy tej federacji, obejmuje Szpital Uniwersytetu Pensylwanii, Uniwersytet Waszyngtona w St. Louis, Uniwersytecki Ośrodek Medyczny w Pittsburghu, Uniwersytet Vanderbilt, Uniwersytet Queen’s, Techniczny Uniwersytet Monachium, Uniwersytet Bern, King’s College London i Szpital Pamięci Taty.

Więcej informacji:

mm

Antoine jest wizjonerskim liderem i współzałożycielem Unite.AI, który jest zmotywowany niezachwianą pasją do kształtowania i promowania przyszłości sztucznej inteligencji i robotyki. Jako serialowy przedsiębiorca, wierzy, że sztuczna inteligencja będzie tak samo przełomowa dla społeczeństwa, jak elektryczność, i często jest złapany na tym, że zachwala potencjał przełomowych technologii i AGI.

Jako futurysta, jest poświęcony badaniu, jak te innowacje ukształtują nasz świat. Ponadto, jest założycielem Securities.io, platformy skupiającej się na inwestowaniu w najnowocześniejsze technologie, które zmieniają przyszłość i przebudowują całe sektory.