NVIDIA использовала федеративное машинное обучение при создании ИИ для здравоохранения

NVIDIA анонсировала систему машинного обучения ИИ для анализа медицинских изображений с сохранением конфиденциальности, которая была разработана совместно со специалистами Королевского колледжа Лондона.

Новая система представлена на стартовавшей в воскресенье в Шэньчжэне (Китай) конференции MICCAI.

У искусственного интеллекта есть ряд потенциально важных областей применения в здравоохранении, от диагностики пациентов до разработки жизненно важных лекарств. Вместе с тем обучение надёжных нейронных сетей для приложений здравоохранения затруднено, так как для этого требуется использовать огромные объёмы персональных данных пациентов, сохраняя при этом их конфиденциальность.

Эту проблему позволяет решить метод федеративного машинного обучения, предложенный специалистами Google, который позволяет применять единую модель для прогнозирования при машинном обучении, но при этом не раскрывать используемые данные пациентов.

Вместо того, чтобы полагаться на данные, объединённые в одном месте, алгоритмическая модель обучается в нескольких вариантах в разных местах. В секторе здравоохранения это обеспечивает определённую степень конфиденциальности для больниц и других организаций, которые хотят объединить свои ресурсы для создания модели глубокого обучения, не передавая данные своих пациентов третьим лицам.

Исследователи из NVIDIA и Королевского колледжа Лондона использовали федеративную архитектуру клиент-сервер с центральным сервером для поддержки глобальной глубокой нейронной сети. При таком подходе участвующим больницам будет предоставлена ​​копия их нейронной сети для обучения по их собственному набору данных.