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钛媒体APP|打破开放与隐私壁垒，7国30家机构创建最大医学AI协作系统( 二 )


“我们可以从接受600名患者扫描训练的AI模型转变为接受15,000 名患者扫描训练的AI模型 。 ”Bakas说道 。
英特尔也提供了一些组成其联邦学习平台的硬件、软件和网络功能 ， 其中包括后端协议 ， 以便每个参与者的算法可以彼此通信 ， 以及安全性功能 ， 可以确保每个组织遵守商定的规则 。 例如 ， 该平台不允许参与者改变算法或查看其底层参数 。
联邦学习的前景
美国咨询公司Gartner Inc. 研究副总裁Laura Craft说 ， 医疗机构多年来一直寻求在研究项目上进行合作 ， 包括开发用于临床诊断的预测模型 。 “联邦学习有望让这些合作更有效率 。 ”
她继续补充说 ， 该技术的好处之一是训练数据可能更加多样化 ， 这使得算法可以用于不同的患者群体 。 但她说 ， 最大的挑战之一是确保培训数据 “标准化和规范化” 。
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宾夕法尼亚大学医学院的研究人员也承认存在数据无法一致的问题 ， 并表示其软件团队由资深开发人员Sarthak Pati领导 ， 正在开发一套数据标准化系统 ， 比如确保医学图像具有相似的分辨率 。
研究人员表示 ， 该小组有望在下个月开始训练他们的模型 。 下一步计划在2020年 ， 宾夕法尼亚大学医学院和29个国际医疗机构将使用英特尔的联邦学习硬件和软件来生成最新的AI模型 。 该模型已在迄今为止最大的脑肿瘤数据集上进行了训练 ， 预计该项目涉及世界各地的卫生系统 ， 包括圣路易斯华盛顿大学、加拿大皇后大学、德国慕尼黑工业大学、英国伦敦国王学院以及印度的塔塔纪念医院 (Tata Memorial Hospital) 。
英特尔也并不是唯一一家为医疗人工智能系统提供联邦学习平台的科技公司 。 今年早些时候 ， 英伟达公司对外表示 ， 它的联邦学习平台被美国和巴西的一些组织用来训练算法 ， 以评估乳房X光照片中的乳腺癌风险 。 另外 ， 英伟达和软件公司Owkin Inc. 也正在提供一个联邦学习平台 ， 帮助包括Bayer AG在内的制药公司培训药物发现算法 。
资料来源：
https://www.wsj.com/articles/intel-health-institutions-to-use-emerging-ai-technique-to-improve-tumor-detection-11589191200https://newsroom.intel.com/news/intel-works-university-pennsylvania-using-privacy-preserving-ai-identify-brain-tumors/https://www.engadget.com/intel-penn-medicine-brain-tumor-ai-151105509.htmlhttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-11723-8_9
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