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英特尔与宾夕法尼亚大学达成合作 采用具有隐私

英特尔和宾夕法尼亚大年夜学佩雷尔曼医学院(宾夕法尼亚大年夜学医学院)正在组建一个同盟,包孕29家国际医疗和钻研机构,应用一种叫做 “联邦进修”的隐私保护技巧来练习可以识别脑肿瘤的人工智能模型。这项事情由美国国立卫生钻研院(NIH)国家癌症钻研所(NCI)的癌症钻研信息技巧(ITCR)项目资助,它将向宾夕法尼亚大年夜门生物医学图像谋略和阐发中间(CBICA)的首席钻研员Spyridon Bakas博士供给钻研资金,为期三年总计120万美元。

AI在脑肿瘤的早期检测方面大年夜有可为,但要充分发挥整个潜力,将必要比任何一家医疗中间都要多的数据。借助英特尔软件和硬件以及一些英特尔顶尖人才的支持,我们正在与宾夕法尼亚大年夜学和由29家协作的医疗中间组成的同盟展开相助,在保护敏感的患者数据的同时,匆匆进脑肿瘤的识别。

–Jason Martin,英特尔钻研院首席工程师

机械进修练习必要大年夜量和富厚多样的数据,这并不是某一零丁的机构所能持有的,这点已被我们的科学界普遍认可。我们正在和谐一个由29家互相协作的国际医疗和钻研机构合营组成的同盟,该同盟能够应用包括“联邦进修”在内的隐私保护机械进修技巧,将在此根基上练习最先辈的AI医疗模型。今年,该同盟将开始开拓识别脑肿瘤的算法,此算法的数据集来自于国际脑肿瘤瓜分(BraTS)寻衅赛中大年夜幅扩展的数据集版本。该同盟将容许医学钻研职员造访比以往数量大年夜很多的医疗数据,同时能够保护这些数据的安然。

- 宾夕法尼亚大年夜学Spyridon Bakas博士

这是若何做到的呢?宾夕法尼亚大年夜学医学院与29家来自美国、加拿大年夜、英国、德国、荷兰、瑞士和印度的医疗和钻研机构,是应用“联邦进修”的技巧来实现的。这种散播式机械进修要领,可以使得机构组织能够在不共享患者数据的环境下进行深度进修项目的协作。

去年,宾夕法尼亚大年夜学医学院和英特尔率先颁发了有关医学影像领域“联邦进修”的论文,分外展示了“联邦进修”措施可以练习出一种模型,使其准确率达到传统无隐私保护练习准确率的99%以上。该论文最初在西班牙格拉纳达举行的2018年国际医学图像谋略和谋略机帮助干预会议(MICCAI)上颁发。这项新事情将使用英特尔软件和硬件实现“联邦进修”,为模型和数据供给额外的隐私保护。

根据美国脑肿瘤协会(ABTA)的数据,今年将有近8万人被确诊患有脑肿瘤,此中儿童患者跨越4600名。为了练习和建立一种检测脑肿瘤的模型,以赞助早期检测并得到更好的结果,钻研职员必要得到大年夜量相关的医学数据。然而,维持数据私密性并使数据受到保护至关紧张,这恰是采纳英特尔技巧的“联邦进修”的用武之地。经由过程这种措施,来自所有相助机构的钻研职员将能够合营协作,构建和练习一种算法来检测脑肿瘤,同时保护敏感的医疗数据。

2020年,宾夕法尼亚大年夜学医学院和 29 家国际医疗和钻研机构将应用英特尔的“联邦进修”硬件和软件,在迄今为止最大年夜的脑肿瘤数据集长进行练习来天生全新的具有最佳机能的AI模型, 而此中敏感的病患数据将零丁保存在各个相助机构中。估计介入提议该同盟第一阶段事情的相助机构小组包括宾夕法尼亚大年夜学病院、圣路易斯华盛顿大年夜学、匹兹堡大年夜学医疗中间、范德比尔特大年夜学、皇后大年夜学、慕尼黑技巧大年夜学、伯尔尼大年夜学、伦敦国王学院和塔塔纪念病院等。

责任编辑:焦旭

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