Intel Colaborează cu Universitatea din Pennsylvania pentru a Utiliza Inteligența Artificială care Prezervă Confidențialitatea pentru a Identifica Tumori Cerebrale

Intel Labs și Școala de Medicină Perelman de la Universitatea din Pennsylvania (Penn Medicine) creează o federație cu 29 de instituții internaționale de sănătate și cercetare pentru a antrena modele de inteligență artificială (AI) care identifică tumori cerebrale utilizând o tehnică de prezentare a confidențialității numită învățare federată. Această lucrare este finanțată de programul Informatics Technology for Cancer Research (ICTR) al Institutului Național al Cancerului (NCI) al Institutelor Naționale de Sănătate (NIH), prin intermediul unei subvenții de trei ani, în valoare de 1,2 milioane de dolari, acordată cercetătorului principal Dr. Spyridon Bakas, la Centrul pentru Biomedical Image Computing and Analytics (CBICA) al Universității din Pennsylvania.

“Inteligența artificială arată o promisiune mare pentru detectarea timpurie a tumorilor cerebrale, dar va necesita mai multe date decât orice centru medical deține pentru a-și atinge potențialul maxim. Utilizând software-ul și hardware-ul Intel și sprijinul unor dintre cele mai strălucite minți ale Intel, lucrăm cu Universitatea din Pennsylvania și o federație de 29 de centre medicale colaboratoare pentru a avansa identificarea tumorilor cerebrale, protejând în același timp datele sensibile ale pacienților.” – Jason Martin, inginer principal, Intel Labs

Cum Funcționează

Penn Medicine și 29 de instituții de sănătate și cercetare din Statele Unite, Canada, Regatul Unit, Germania, Țările de Jos, Elveția și India vor utiliza învățarea federată, care este o abordare distribuită de învățare automată care permite organizațiilor să colaboreze la proiecte de învățare profundă fără a partaja datele pacienților.

Penn Medicine și Intel Labs au fost primii care au publicat un articol despre învățarea federată în domeniul imagisticii medicale, demonstrând în special că metoda de învățare federată poate antrena un model până la peste 99% din acuratețea unui model antrenat în modul tradițional, non-confidențial. Acest articol a fost prezentat inițial la Conferința Internațională privind Calculul și Asistența Computerizată a Imaginii Medicale (MICCAI) 2018, în Granada, Spania. Noua lucrare va utiliza software-ul și hardware-ul Intel pentru a implementa învățarea federată într-un mod care oferă o protecție suplimentară a confidențialității atât pentru model, cât și pentru date.

“Este larg acceptat de comunitatea noastră științifică că antrenarea învățării automate necesită date ample și diverse pe care nicio instituție nu le poate deține. Suntem în curs de a coordona o federație de 29 de instituții internaționale de sănătate și cercetare colaboratoare, care vor putea antrena modele de inteligență artificială de ultimă generație pentru sănătate, utilizând tehnologii de învățare automată care prezervă confidențialitatea, inclusiv învățarea federată. Anul acesta, federația va începe să dezvolte algoritmi care identifică tumori cerebrale dintr-o versiune mult extinsă a setului de date International Brain Tumor Segmentation (BraTS) challenge. Această federație va permite cercetătorilor medicali acces la cantități mult mai mari de date de sănătate, protejând în același timp securitatea acestor date.” – Dr. Spyridon Bakas, Universitatea din Pennsylvania

De Ce Este Important:

Conform Asociației Americane a Tumorilor Cerebrale (ABTA), aproape 80.000 de persoane vor fi diagnosticate cu o tumoră cerebrală în acest an, dintre care peste 4.600 sunt copii. Pentru a antrena și a construi un model care să detecteze o tumoră cerebrală care să poată ajuta la detectarea timpurie și la rezultate mai bune, cercetătorii au nevoie de acces la cantități mari de date medicale relevante. Cu toate acestea, este esențial ca datele să rămână private și protejate, ceea ce este exact unde intervine învățarea federată cu tehnologia Intel. Prin utilizarea acestei abordări, cercetătorii din toate organizațiile partenere vor putea lucra împreună la construirea și antrenarea unui algoritm pentru a detecta o tumoră cerebrală, protejând în același timp datele medicale sensibile.

Ce Urmează:

În 2020, Penn și cele 29 de instituții internaționale de sănătate și cercetare vor utiliza hardware-ul și software-ul de învățare federată Intel pentru a produce un nou model de inteligență artificială de ultimă generație, care va fi antrenat pe cel mai mare set de date de tumori cerebrale până în prezent — toate acestea fără ca datele sensibile ale pacienților să părăsească instituțiile individuale. Subansamblul de instituții colaboratoare care se așteaptă să participe la inițierea primei faze a acestei federații include Spitalul Universității din Pennsylvania, Universitatea Washington din St. Louis, Centrul Medical al Universității din Pittsburgh, Universitatea Vanderbilt, Universitatea Queen’s, Universitatea Tehnică din München, Universitatea din Berna, King’s College London și Spitalul Tata Memorial.

Aflați Mai Multe:

• Ce Este Învățarea Federată?
• Învățarea Federată pentru Imagistica Medicală (blog)
• Promovarea Atât a Inteligenței Artificiale, Cât și a Confidențialității Nu Este Un Joc cu Sumă Nulă (op-ed)
• Inteligența Artificială la Intel
• Învățarea Federată în Medicină