• Комитет экспертов из крупных американских медицинских центров использует федеративное обучение на базе Nvidia для улучшения моделей ИИ сегментации опухолей, что позволяет им совместно разрабатывать модели без обмена чувствительными данными.
  • Используя федеративное обучение, команда стремится повысить точность моделей и соответствие нормам о защите частной жизни, решая при этом задачи единообразия данных между разными площадками медицинской визуализации.

НАШЕ МНЕНИЕ
Группа экспертов из крупных американских медицинских учреждений изучает федеративное обучение для обучения моделей ИИ сегментации опухолей, что позволяет вести совместную разработку без ущерба для конфиденциальности данных. Этот инновационный подход направлен на повышение точности моделей, а также на решение сложностей, связанных с обменом и стандартизацией данных в медицинской визуализации.
-Rae Li, журналист BTW

Что произошло

Комитет экспертов из различных крупных медицинских центров и исследовательских учреждений США используетфедеративное обучениена базеNvidiaдля развития ИИ-ассистированной разметки при обучении моделей, ориентированных на сегментацию опухолей, в частности светлоклеточного рака почки. Эта совместная работа позволяет нескольким организациям разрабатывать и совершенствовать модели ИИ без необходимости обмениваться чувствительными данными пациентов: обучение проходит локально на каждой площадке, а между участниками передаются только параметры моделей.

Проект возглавляет John Garrett из Université du Wisconsin–Madison; при поддержке инструментов и ресурсов Nvidia в нём участвуют шесть медицинских центров, предоставляющих данные примерно 50 исследований визуализации. На следующем этапе команда внедряет NVIDIA MONAI для ИИ-ассистированной разметки, чтобы оценить, как сегментации, созданные ИИ, соотносятся с традиционной ручной разметкой. Инициатива не только нацелена на улучшение работы моделей, но и предполагает публикацию результатов и ресурсов для более широкого использования в медицинской сфере.

Читайте также:США могут разрешить Nvidia экспортировать передовые ИИ-чипы в Саудовскую Аравию, сообщает Semafor

Читайте также:Историческое падение рыночной стоимости Nvidia вызывает опасения по поводу пузыря на рынке технологий

Почему это важно

Это демонстрирует практическое применение федеративного обучения в здравоохранении, отвечая на критически важную потребность в совместной работе с данными при соблюдении конфиденциальности. По мере развития технологий ИИ в медицинской визуализации способность разрабатывать точные модели без ущерба для конфиденциальности пациентов становится ключевой. Используя федеративное обучение, проект позволяет учреждениям задействовать разнообразные наборы данных, соблюдая при этом такие требования, как HIPAA и GDPR, что в итоге ведёт к более надёжным и универсальным решениям ИИ в медицинской визуализации.

Акцент на совершенствовании ИИ-ассистированной разметки с помощью таких инструментов, как NVIDIA MONAI, демонстрирует значительный прогресс в том, как медицинские данные могут обрабатываться и анализироваться. Это может привести к появлению более качественных диагностических инструментов и улучшенному планированию лечения, а значит, к повышению качества ухода за пациентами. Совместный характер проекта также способствует культуре обмена знаниями и ресурсами между медицинскими учреждениями, стимулируя инновации и ускоряя внедрение технологий ИИ в здравоохранении.

Обязательство публиковать методики и наборы данных дополнительно поддерживает более широкое медицинское сообщество в продвижении исследований и разработок в этой критически важной области.