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医学院正在研究一个人工智能,可以帮助识别脑瘤

英特尔和宾夕法尼亚大年夜学医学院正在钻研一个宏大年夜的、跨机构的人工智能,它将赞助识别脑瘤,但不会超越严格的医疗隐私规则。这款跨机构人工智能将应用一种被称为 “联合进修 ”的技巧,由于它超过了29个不合的医疗和钻研机构。

使用疾病数据集练习人工智能,使其能够让大年夜量的病例充当过滤器,这在很多方面都显示出了有效的感化。然而,其毛病是,为了得到最有效的机能,它必要的数据集必须相称可不雅。单个医疗机构或钻研实验室可能会难以为正在开拓的机械进修供给所需的所有信息。

宾夕法尼亚大年夜门生物医学图像谋略和阐发中间(CBICA)的Spyridon Bakas博士解释说:“机械进修培训必要大年夜量和多样化的数据,只管从技巧上来讲并不是什么寻衅,但现实是康健隐私司法(无论是HIPAA,GDPR照样其他司法)都限定了可以共享的内容,这是大年夜数据处置惩罚的瓶颈。“

英特尔和宾夕法尼亚医学院对此的谜底是联合进修。与其共享单个病人的记录,不如将一个加密的机械进修模型分发到每个介入的机构中。它在每台谋略机上的安然区域中解密,并吸收本地数据练习。随后仅将模型更新与认真汇总模型的组织共享。因为患者数据永世不会脱离零丁的机构,是以更具隐私化,同时从新练习后的模型数据更小,是以在数据传输方面也加倍高效。

宾夕法尼亚州医学院和来自美国、加拿大年夜、英国、德国、荷兰、瑞士和印度的29家医疗和钻研机构将使用这个运行在英特尔硬件上的联合进修系统,相助钻研出一种使用AI识别脑肿瘤的措施。今年,该同盟将开始开拓算法,从国际脑肿瘤瓜分(BraTS)数据集的大年夜幅扩展版本中识别脑肿瘤。这个同盟将容许医学钻研职员得到大年夜量的医疗数据,同时保护这些数据的安然性。

美国脑瘤协会表示,2020年将有近8万人被确诊为脑瘤。在原始MRI数据上练习之后,当从扫描中识别胶质瘤脑肿瘤时,英特尔和宾夕法尼亚州医学会开拓的AI模型可以达到99%的准确率。

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