Nvidia 利用联盟学习开发医疗影像人工智慧系统

联盟学习(Federated Learning)是人工智慧开发分布式机器学习框架之一,最近 Nvidia 利用此学习模式,开发医疗用影像的人工智慧系统,可在无需建立单一资料湖(Data Lake)的情况下训练,确保隐私受保护。

这次开发是由 Nvidia 与伦敦 King’s College 合作,利用联盟学习方式,透过使用客户端伺服器,减省建立单一资料湖训练模型的过程,只需从每个终端装置传送分析结果到中央模型就能训练。至于训练出的人工智慧系统,将运用在脑肿瘤分割分析。

Nvidia 医疗保健总监 Abdul Halabi 表示:「要进行创新,我相信有两种方法。我们在 2018 年 8 月发表的模型可建立现在最佳的通用模型,然后发送给这些医院,医院可配合患者需要更改。另一种方式就是从头开始,共同努力尽我们所能建立强大或通用的模型,我认为这项研究表明此方法确实能成功。现在你能在不将数据整合的情况下获得高品质的模型,这就是令人兴奋的原因。」

对医疗用人工智慧模型而言,确保病人的隐私相当重要,因此联邦学习可在容许医院与研究人员分享数据之余,确保病人隐私受到保护。由于电脑视觉系统已开始表现出胜过人类放射学专家的能力,证明机器学习在医疗保健方面的潜在优势,只要解决隐私问题,就能让模型训练变为可能,AI 技术得以实际应用。

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