TIMEDOO肽度(微信号:Time-doo)获悉,美国宾州大学佩雷尔曼医学院(The Perelman School of Medicine at UPenn)与英特尔实验室(Intel Labs)共同利用联邦学习技术(Federated Learning),开发出能准确检测脑部肿瘤的算法。由于这种机器学习技术可跨设备进行训练,不需交换数据样本,因此更能保障隐私。

美国宾州大学与英特尔合作 用联邦学习Federated Learning检测脑瘤-肽度TIMEDOO
根据AI News报道,为了确保数据隐私,宾州大学与英特尔实验室的研究团队选择使用联邦学习训练能检测脑部肿瘤的算法。这除了是第一次有研究团队将联邦学习应用在医疗成像技术,而经过训练的模型准确率也高出绝大多数使用非隐私训练方法的模型。
研究团队表示,未来还将有来自7个国家,共29个医疗照护与研究机构,会共同投入这项研究。
英特尔实验室工程师Jason Martin指出,AI检测早期脑部肿瘤的能力备受看好,但需要结合多个医学中心的大量数据,才有可能发挥最大的潜力。

什么是Federated Learning(联邦学习)

federated learning是一种训练数据去中心化的机器学习解决方案,最早于2016年由谷歌公司提出,目的在于通过对保存在大量终端的分布式数据开展训练学习一个高质量中心化的机器学习模型,解决数据孤岛的问题。

美国宾州大学与英特尔合作 用联邦学习Federated Learning检测脑瘤-肽度TIMEDOO
编辑:邹晔