O Intel Labs e a Escola de Medicina Perelman da Universidade da Pensilvânia (Penn Medicine) estão estabelecendo uma federação com 29 instituições internacionais de saúde e pesquisa para treinar modelos de inteligência artificial, ou IA, que identificam tumores cerebrais usando uma técnica de preservação da privacidade chamada “federated learning”.
Intel define sua inteligência artificial para identificar tumores cerebrais
O engenheiro principal do Intel Labs, Jason Martin, disse que a IA mostrou-se uma grande promessa para a detecção precoce de tumores cerebrais. Todavia, a IA exigirá mais dados do que qualquer centro médico detém para atingir todo o seu potencial.
Martin disse:
Usando o software e hardware da Intel e o suporte de algumas das mentes mais brilhantes do Intel Labs, estamos trabalhando com a Universidade da Pensilvânia e uma federação de 29 centros médicos colaboradores para avançar na identificação de tumores cerebrais e proteger dados sensíveis do paciente.
A Penn Medicine e 29 instituições de saúde e pesquisa dos Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Alemanha, Holanda, Suíça e Índia usarão o “federated learning”, uma abordagem distribuída de machine learning que permite que as organizações colaborem em projetos de deep learning sem compartilhar dados do paciente.
A Penn Medicine e o Intel Labs foram os primeiros a publicar um artigo sobre o “federated learning” no domínio de imagens médicas.
É essencial que os dados permaneçam privados
O pesquisador principal, Dr. Spyridon Bakas, disse:
É amplamente aceito por nossa comunidade científica que o treinamento em machine learning requer dados amplos e diversos que nenhuma instituição pode conter.
Bakas disse:
Este ano, a federação começará a desenvolver algoritmos que identificam tumores cerebrais a partir de uma versão bastante expandida do conjunto de dados da International Brain Tumor Segmentation (BraTS). Essa federação permitirá que os pesquisadores médicos acessem quantidades muito maiores de dados de saúde, protegendo a segurança desses dados.
Por fim, os pesquisadores precisam acessar grandes quantidades de dados médicos relevantes. No entanto, é essencial que os dados permaneçam privados e protegidos, e é aí que entra o “federated learning” com a tecnologia Intel. Utilizando essa abordagem, pesquisadores de todas as organizações parceiras poderão trabalhar juntos na criação e treinamento de um algoritmo para detectar um tumor cerebral enquanto protege dados médicos sensíveis.
Fonte: Fudzilla
