英特爾和賓夕法尼亞大學(xué)醫(yī)學(xué)院正在研究一個(gè)龐大的,、跨機(jī)構(gòu)的人工智能，它將幫助識(shí)別腦瘤,，但不會(huì)逾越嚴(yán)格的醫(yī)療隱私規(guī)則,。這款跨機(jī)構(gòu)人工智能將使用一種被稱為 “聯(lián)合學(xué)習(xí) ”的技術(shù),，因?yàn)樗缭搅?9個(gè)不同的醫(yī)療和研究機(jī)構(gòu)。

　　利用疾病數(shù)據(jù)集訓(xùn)練人工智能,，使其能夠讓大量的病例充當(dāng)過(guò)濾器,，這在很多方面都顯示出了有效的作用。然而,，其缺點(diǎn)是,，為了獲得最有效的性能，它需要的數(shù)據(jù)集必須相當(dāng)可觀,。單個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)或研究實(shí)驗(yàn)室可能會(huì)難以為正在開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)提供所需的所有信息,。

　　賓夕法尼亞大學(xué)生物醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算和分析中心（CBICA）的Spyridon Bakas博士解釋說(shuō)：“機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)需要大量和多樣化的數(shù)據(jù),，盡管從技術(shù)上來(lái)講并不是什么挑戰(zhàn)，但現(xiàn)實(shí)是健康隱私法律（無(wú)論是HIPAA,，GDPR還是其他法律）都限制了可以共享的內(nèi)容,，這是大數(shù)據(jù)處理的瓶頸?！?/p>

　　英特爾和賓夕法尼亞醫(yī)學(xué)院對(duì)此的答案是聯(lián)合學(xué)習(xí),。與其共享單個(gè)病人的記錄，不如將一個(gè)加密的機(jī)器學(xué)習(xí)模型分發(fā)到每個(gè)參與的機(jī)構(gòu)中,。它在每臺(tái)計(jì)算機(jī)上的安全區(qū)域中解密,，并接受本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練。隨后僅將模型更新與負(fù)責(zé)匯總模型的組織共享,。由于患者數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不會(huì)離開(kāi)單獨(dú)的機(jī)構(gòu),，因此更具隱私化，同時(shí)重新訓(xùn)練后的模型數(shù)據(jù)更小,，因此在數(shù)據(jù)傳輸方面也更加高效,。

　　賓夕法尼亞州醫(yī)學(xué)院和來(lái)自美國(guó)、加拿大,、英國(guó),、德國(guó)、荷蘭,、瑞士和印度的29家醫(yī)療和研究機(jī)構(gòu)將利用這個(gè)運(yùn)行在英特爾硬件上的聯(lián)合學(xué)習(xí)系統(tǒng),，合作研究出一種利用AI識(shí)別腦腫瘤的方法。今年,，該聯(lián)盟將開(kāi)始開(kāi)發(fā)算法,，從國(guó)際腦腫瘤分割（BraTS）數(shù)據(jù)集的大幅擴(kuò)展版本中識(shí)別腦腫瘤。這個(gè)聯(lián)盟將允許醫(yī)學(xué)研究人員獲得大量的醫(yī)療數(shù)據(jù),，同時(shí)保護(hù)這些數(shù)據(jù)的安全性,。

　　美國(guó)腦瘤協(xié)會(huì)表示，2020年將有近8萬(wàn)人被確診為腦瘤,。在原始MRI數(shù)據(jù)上訓(xùn)練之后,，當(dāng)從掃描中識(shí)別膠質(zhì)瘤腦腫瘤時(shí)，英特爾和賓夕法尼亞州醫(yī)學(xué)會(huì)開(kāi)發(fā)的AI模型可以達(dá)到99%的準(zhǔn)確率,。