Nvidia使用联合学习在医院启用人工智能
英伟达公司(Nvidia Corp.)今天宣布了一项新的分布式学习技术,它可以训练机器学习模型,同时保护病人的隐私,希望借此让人工智能成为医疗行业的主要产品。
人工智能有着巨大的潜力,但对于数据隐私至关重要的医疗等行业来说,挖掘这种潜力是一个巨大的挑战。问题是,任何可能对培训模型有用的数据几乎都是保密的,这意味着它不能与技术合作伙伴共享。
英伟达认为,它可以用新的克拉拉联邦学习技术解决这个问题,这种技术可以确保病人的数据始终保留在医疗服务提供商的系统中。
Clara FL是一个分布式人工智能训练的参考应用程序,它被设计在Nvidia最近发布的EGX智能边缘计算平台上运行。这些系统能够在数据所在的“网络边缘”进行深度学习训练,而不需要移动数据。
克拉拉也是协作型的,这意味着多个系统可以在不同的地点协同工作,创建更精确的全球模型,英伟达医疗保健副总裁金伯利·鲍威尔在一篇博客文章中说。
克拉拉已经被几个顶级医疗机构的放射科医生使用,包括美国放射学院、伦敦国王学院和加州大学洛杉矶分校健康中心。首先,放射科医生使用NVIDIA Clara ai辅助注释软件开发工具包对他们的数据进行标记,该工具包集成了医疗查看器,如3D切片机、MITK、Fovia和Philips Intellispace Discovery。
鲍威尔说:“英伟达人工智能使用预先训练的模型和转移学习技术,协助放射科医生进行标记,将复杂3D研究的时间从几小时减少到几分钟。”
然后,这些模型在Nvidia位于现场的服务器上进行培训,并通过安全链接与联邦学习中心共享结果。只有这些结果是共享的,病人的数据保持在原来的位置,以确保它是安全的。
“在英国在美国,英伟达正与伦敦国王学院和Owkin合作,为国民健康服务创建一个联邦学习平台。运行在NVIDIA Clara上的Owkin Connect平台使算法能够从一家医院到另一家医院,在本地数据集上进行训练。它为每家医院提供一个区块链分布式账本,用于捕获和跟踪用于模型培训的所有数据。”
与Clara FL一起,Nvidia宣布了一种新的嵌入式人工智能开发工具包,名为Clara AGX,它可以以非常高的数据速率处理图像和视频,使人工智能推理和3D可视化功能嵌入到医疗设备中。