Intel travaillera en Intelligence Artificielle spécialisée dans la détection des tumeurs cérébrales

En analysant des millions d’analyses médicales, il est possible de former un système d’Intelligence Artificielle pour trouver des tumeurs avec assez de précision.

C’est ce sur quoi Intel travaille, une entreprise qui s’est associée à l’Université de Pennsylvanie pour créer une fédération avec 29 autres établissements de soins de santé et de recherche dédiés à la formation de modèles d’intelligence artificielle capables d’identifier les tumeurs cérébrales.

L’objectif est de former des modèles d’IA avec le plus grand ensemble de données sur les tumeurs cérébrales à ce jour, tout en respectant la vie privée des patients. Les organisations pourront contribuer à cet ensemble de données sans partager réellement les données des gens, uniquement des images et des diagnostics.

Bien que cela puisse paraître simple, la formation de réseaux de neurones robustes pour des applications de santé est assez complexe. Les chercheurs en santé ne peuvent pas simplement fournir des données aux efforts de collaboration, car les informations sur les patients doivent rester sécurisées et privées. Cela limite en grande partie la taille des ensembles de données avec lesquels les chercheurs ont dû travailler.

Avec la solution que Google a présentée en 2017, vous pouvez arrêter de vous fier aux données regroupées dans un seul emplacement, vous pouvez utiliser un modèle algorithmique qui s’entraîne en plusieurs itérations sur différents sites. Dans le secteur de la santé, cela offre un certain degré de confidentialité aux hôpitaux et aux autres organisations qui souhaitent mettre en commun leurs ressources pour permettre un modèle d’apprentissage en profondeur sans partager leurs données ni les laisser hors de leur possession.

Ils commentent sur zdnet qu’Intel a commencé à travailler en 2018 avec le Center for Biomedical Analysis and Computation of Imaging de l’Université de Pennsylvanie pour produire la première application de preuve de concept d’apprentissage fédéré pour l’imagerie médicale du monde réel, et a conclu que oui, c’est viable : en utilisant ce système, vous pouvez entrer un modèle avec une précision de 99 pour cent du même modèle formé avec une méthode traditionnelle d’échange de données.

La nouvelle initiative s’appuie sur cette recherche, en utilisant les logiciels et le matériel d’Intel pour mettre en œuvre l’apprentissage fédéré d’une manière qui, selon Intel, fournit des protections supplémentaires de la confidentialité pour le modèle et les données.

Les institutions participantes ont leur siège aux États-Unis, au Canada, au Royaume-Uni, en Allemagne, en Suisse et en Inde, et le projet sera financé par une subvention de 1,2 million de dollars sur trois ans accordée au Dr Spyridon Bakas de l’UPenn pour le programme. de la technologie informatique pour la recherche sur le cancer (ITCR).