A Intel Trabalha com a Universidade da Pensilvânia para Usar Inteligência Artificial com Privacidade para Identificar Tumores Cerebrais

Os laboratórios da Intel (INTC ) e a Faculdade de Medicina Perelman da Universidade da Pensilvânia (Penn Medicine) estão estabelecendo uma federação com 29 instituições de saúde e pesquisa internacionais para treinar modelos de inteligência artificial (IA) que identifiquem tumores cerebrais usando uma técnica de privacidade chamada aprendizado federado. Este trabalho é financiado pelo Programa de Tecnologia de Informática para Pesquisa do Câncer (ICTR) do Instituto Nacional do Câncer (NCI) dos Institutos Nacionais de Saúde (NIH), por meio de uma concessão de três anos, no valor de $ 1,2 milhão, concedida ao investigador principal Dr. Spyridon Bakas, no Centro de Computação e Análise de Imagens Biomédicas (CBICA) da Universidade da Pensilvânia.

“A IA mostra um grande potencial para a detecção precoce de tumores cerebrais, mas precisará de mais dados do que qualquer centro médico individual para atingir seu pleno potencial. Usando software e hardware da Intel e apoio de algumas das mentes mais brilhantes da Intel, estamos trabalhando com a Universidade da Pensilvânia e uma federação de 29 centros médicos colaboradores para avançar na identificação de tumores cerebrais enquanto protegemos dados de pacientes sensíveis.” – Jason Martin, engenheiro principal, Intel Labs

Como Funciona

Penn Medicine e 29 instituições de saúde e pesquisa dos Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Alemanha, Países Baixos, Suíça e Índia usarão o aprendizado federado, que é uma abordagem de aprendizado de máquina distribuída que permite que as organizações colaborem em projetos de aprendizado profundo sem compartilhar dados de pacientes.

Penn Medicine e Intel Labs foram os primeiros a publicar um artigo sobre aprendizado federado no domínio de imagens médicas, demonstrando que o método de aprendizado federado pode treinar um modelo para mais de 99% da precisão de um modelo treinado no método tradicional, não privado. Este artigo foi originalmente apresentado na Conferência Internacional de Computação e Intervenção Assistida por Computador em Imagens Médicas (MICCAI) 2018, em Granada, Espanha. O novo trabalho aproveitará o software e hardware da Intel para implementar o aprendizado federado de uma maneira que fornece proteção adicional de privacidade ao modelo e aos dados.

“É amplamente aceito por nossa comunidade científica que o treinamento de aprendizado de máquina requer dados amplos e diversificados que nenhuma instituição individual pode ter. Estamos coordenando uma federação de 29 instituições de saúde e pesquisa internacionais colaboradoras, que poderão treinar modelos de IA de ponta para a saúde, usando tecnologias de aprendizado de máquina com privacidade, incluindo o aprendizado federado. Este ano, a federação começará a desenvolver algoritmos que identifiquem tumores cerebrais a partir de uma versão ampliada do Desafio de Segmentação de Tumores Cerebrais Internacional (BraTS) conjunto de dados. Esta federação permitirá que os pesquisadores médicos acessem quantidades muito maiores de dados de saúde enquanto protegem a segurança desses dados.” – Dr. Spyridon Bakas, Universidade da Pensilvânia

Por Que Isso Importa:

De acordo com a Associação Americana de Tumores Cerebrais (ABTA), quase 80.000 pessoas serão diagnosticadas com um tumor cerebral este ano, com mais de 4.600 delas sendo crianças. Para treinar e construir um modelo para detectar um tumor cerebral que possa ajudar na detecção precoce e em melhores resultados, os pesquisadores precisam ter acesso a grandes quantidades de dados médicos relevantes. No entanto, é essencial que os dados permaneçam privados e protegidos, o que é onde o aprendizado federado com a tecnologia da Intel entra em ação. Ao utilizar essa abordagem, os pesquisadores de todas as organizações parceiras poderão trabalhar juntos para construir e treinar um algoritmo para detectar um tumor cerebral enquanto protegem dados médicos sensíveis.

O Que Vem a Seguir:

Em 2020, Penn e as 29 instituições de saúde e pesquisa internacionais usarão o hardware e software de aprendizado federado da Intel para produzir um novo modelo de IA de ponta treinado no maior conjunto de dados de tumores cerebrais até o momento — tudo sem que dados de pacientes sensíveis deixem as instituições colaboradoras individuais. O subconjunto de instituições colaboradoras esperado para participar da inicialização da primeira fase dessa federação inclui o Hospital da Universidade da Pensilvânia, Universidade de Washington em St. Louis, Centro Médico da Universidade de Pittsburgh, Universidade Vanderbilt, Universidade Queen’s, Universidade Técnica de Munique, Universidade de Berna, King’s College London e Hospital Tata Memorial.

Aprenda Mais:

• O que é Aprendizado Federado?
• Aprendizado Federado para Imagens Médicas (blog)
• Avançar a IA e a Privacidade não é um Jogo de Soma Zero (op-ed)
• Inteligência Artificial na Intel
• Aprendizado Federado em Medicina