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五大洲的 20 间医院协力训练神经网路,团结学习打造出医疗AI

admin2021-09-2920

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甫在《Nature Medicine》期刊上揭晓的研究效果解释,团结学习 (federated learning) 打造出可以普及到各医疗机构的壮大人工智慧 (AI) 模子,这项发现有望更进一步将团结学习用在能源、金融服务、制造及其它领域。 

该研究的第一作者 Ittai Dayan 博士示意:「通常在开发 AI 的历程中,使用一间医院的资料来确立演算法时,在其它医院不见得能正常运作。然则,使用团结学习及其它区域客观的多模态资料来开发模子,便能将该模子普及到其它医院,以协助天下各地第一线的医生。」

医疗照护产业已正举行其它大规模的团结学习专案,包罗五名研究职员的团队在评估 ***  X 光检查效果,以及制药业龙头拜耳公司正训练用于脾脏支解的 AI 模子。团结学习还能辅助能源公司剖析地震和井壁资料、协助金融公司改善诈欺侦测模子、协助自动驾驶车研究职员打造能够归纳差异国家驾驶行为的 AI。 

开发 AI 模子的公司和研究机构通常无法顺遂取得种种可用资料,而饱受巧妇难为无米之炊的苦恼。大多数组织必须和偕行分享资料,才气蒐集到足够的资料以训练壮大又能够普及的模子。但在许多情形下,资料隐私律例又使他们无法在共用的超级电脑或云端伺服器上,直接分享患者病历或专有资料集等资料。而这就是团结学习可以派上用场的地方。

这项在《Nature Medicine》期刊上所揭晓名为 EXAM (为 EMR CXAModel 的缩写) 的全新研究项目,在 Mass General Brigham 与 NVIDIA 的领军下,搜集横跨五大洲的 20 间医院协力训练一个神经网路,能够展望泛起新冠肺炎症状的患者在到达急诊科等照顾护士点的 24 及 72 小时后,可能需要弥补氧气的水平。这是迄今规模最大、最多元的临床团结学习研究项目之一。 

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团结学习让 EXAM 研究案的互助工具能够打造出一个 AI 模子,从每个介入医院所提供的胸部 X 光影像、患者的生命征象、人口统计资料及实验室数值中学习,又不会看到存放在各地私用伺服器中的隐私资料。

每间医院使用内陆端的 NVIDIA GPU 来训练统一套神经网路的副本。在训练的历程中,每间医院定期把更新完的模子权重发送到中央伺服器,全球版本的神经网路在这里搜集更新后的模子,形成一个新的全球版本模子。这就像是分享试题的谜底,但不透露任何用来找出谜底的学习质料。

全球版本的 EXAM 模子在与所有介入机构分享资料后,AI 模子的平均效能提高了16%。研究职员发现,与透过任何单一机构训练的模子相比,普及性平均提高了 38%。对于拥有较小型资料集的医院来说,效能提升尤其显著,如图所示。 

泰国朱拉隆功大学 (Chulalongkorn University) 与朱拉隆功国王纪念医院 (King Chulalongkorn Memorial Hospital) 医学 AI 中央团结主任 Sira Sriswasdi 示意:「团结学习让全球各地的研究职员能够互助朝着统一个目的前进,也就是生长一个能够从每小我私人的资料中学习且举行归纳的模子。有了 NVIDIA GPU 及 NVIDIA Clara 软体,介入这项研究的历程自己并不难题,却能发生影响深远的效果。」该医院是互助举行 EXAM 研究的20 间医院之一。

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