Intel работает с Университетом Пенсильвании в использовании методов искусственного интеллекта, сохраняющих конфиденциальность, для выявления опухолей мозга

Intel Labs и Медицинская школа Перельмана Университета Пенсильвании (Penn Medicine) создают федерацию с 29 международными медицинскими и исследовательскими учреждениями для обучения моделей искусственного интеллекта (ИИ), которые выявляют опухоли мозга с помощью метода, сохраняющего конфиденциальность, называемого федеративным обучением. Эта работа финансируется программой Информационных технологий для исследования рака (ICTR) Национального института рака (NCI) Национальных институтов здравоохранения (NIH), в рамках трехлетней гранта в размере 1,2 миллиона долларов, присужденной главному исследователю доктору Спиридону Бакасу в Центре биомедицинской вычислительной графики и аналитики (CBICA) Университета Пенсильвании.

«ИИ показывает большую перспективу для раннего обнаружения опухолей мозга, но для этого потребуется больше данных, чем может содержать любое одно медицинское учреждение, чтобы достичь своего полного потенциала. Используя программное обеспечение и аппаратное обеспечение Intel и поддержку некоторых из самых ярких умов Intel, мы работаем с Университетом Пенсильвании и федерацией 29 сотрудничающих медицинских центров для продвижения выявления опухолей мозга, сохраняя при этом конфиденциальность чувствительных данных пациентов.» – Джейсон Мартин, главный инженер, Intel Labs

Как это работает

Penn Medicine и 29 медицинских и исследовательских учреждений из США, Канады, Великобритании, Германии, Нидерландов, Швейцарии и Индии будут использовать федеративное обучение, которое представляет собой распределенный подход к машинному обучению, позволяющий организациям сотрудничать в проектах глубокого обучения без обмена данными пациентов.

Penn Medicine и Intel Labs были первыми, кто опубликовал статью о федеративном обучении в области медицинской визуализации, в частности, продемонстрировав, что метод федеративного обучения может обучить модель до более 99% точности модели, обученной традиционным, нечастным методом. Эта статья была первоначально представлена на Международной конференции по медицинской визуализации и компьютерной помощи в интервенции (MICCAI) 2018 года в Гранаде, Испания. Новая работа будет использовать программное обеспечение и аппаратное обеспечение Intel для реализации федеративного обучения таким образом, чтобы предоставить дополнительную защиту конфиденциальности как модели, так и данным.

«Широко принято в нашем научном сообществе, что обучение машинному обучению требует обильных и разнообразных данных, которые не может содержать ни одно учреждение. Мы координируем федерацию 29 сотрудничающих международных медицинских и исследовательских учреждений, которые смогут обучать модели ИИ мирового класса для здравоохранения, используя технологии машинного обучения, сохраняющие конфиденциальность, включая федеративное обучение. В этом году федерация начнет разработку алгоритмов, которые выявляют опухоли мозга из сильно расширенной версии набора данных Международного разделения опухолей мозга (BraTS) вызова. Эта федерация позволит медицинским исследователям получить доступ к намного большим объемам данных здравоохранения, сохраняя при этом безопасность этих данных.» – доктор Спиридон Бакас, Университет Пенсильвании

Почему это важно:

Согласно Американской ассоциации опухолей мозга (ABTA), почти 80 000 человек будут диагностированы с опухолью мозга в этом году, из которых более 4 600 будут детьми. Чтобы обучить и построить модель для обнаружения опухоли мозга, которая могла бы помочь в раннем обнаружении и лучших результатах, исследователям необходимо получить доступ к большим объемам соответствующих медицинских данных. Однако важно, чтобы эти данные оставались конфиденциальными и защищенными, что и обеспечивает федеративное обучение с технологией Intel. Используя этот подход, исследователи из всех партнерских организаций смогут работать вместе над построением и обучением алгоритма для выявления опухоли мозга, сохраняя при этом конфиденциальность чувствительных медицинских данных.

Что дальше:

В 2020 году Penn и 29 международных медицинских и исследовательских учреждений будут использовать аппаратное и программное обеспечение Intel для федеративного обучения для создания новой модели ИИ мирового класса, обученной на самом большом наборе данных об опухолях мозга на сегодняшний день – все это без того, чтобы чувствительные данные пациентов покидали отдельные сотрудничающие учреждения. Подмножество сотрудничающих учреждений, ожидаемых для участия в инициировании первой фазы этой федерации, включает в себя Госпиталь Университета Пенсильвании, Университет Вашингтона в Сент-Луисе, Медицинский центр Университета Питтсбурга, Университет Вандербильта, Королевский университет, Технический университет Мюнхена, Университет Берна, Королевский колледж Лондона и Госпиталь Тата Мемориал.

Узнайте больше:

• Что такое федеративное обучение?
• Федеративное обучение для медицинской визуализации (блог)
• Развитие ИИ и конфиденциальности не является нулевой суммой (оп-ed)
• Искусственный интеллект в Intel
• Федеративное обучение в медицине