2021-02-18 分類: 網(wǎng)站建設(shè)
最初使用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能,以此達(dá)到保護(hù)患者隱私的目的。但是,隨著可穿戴設(shè)備帶來更多的數(shù)據(jù)流,如何保護(hù)患者隱私成為重要挑戰(zhàn)。本文,我們將深入研究人工智能是如何改變醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集和使用方式,并從蘋果、谷歌和fake puppy(假狗狗)中汲取一些經(jīng)驗。
數(shù)據(jù)帶來的麻煩
現(xiàn)在大部分人工智能算法都是通過輸入輸出對來訓(xùn)練的。比如,向人工智能輸入1萬張腫瘤的核磁共振掃描圖。
然后人工智能算法只需且只能做到一件事情:在掃描中識別腫瘤。在大規(guī)模(大量數(shù)據(jù))和高精準(zhǔn)的情況下,它可以很好地做到這一點。
但是患者的數(shù)據(jù)是敏感、孤立和雜亂的,并且回避了一些關(guān)于訪問和算法訓(xùn)練準(zhǔn)確性的基本問題:
以下是大型科技公司和創(chuàng)業(yè)公司解決這些問題的一些方法。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)是否適用于醫(yī)療保健領(lǐng)域
聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種在保護(hù)隱私的原則上,利用敏感用戶數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能的新興方法。
谷歌最先引入了針對Android鍵盤的聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Gboard)。如今,OWKIN公司正在對患者數(shù)據(jù)采取類似的方法。簡而言之,就是患者數(shù)據(jù)不會離開醫(yī)院,也不會發(fā)送到中央云服務(wù)器。該模型使用本地數(shù)據(jù)在醫(yī)院內(nèi)部進(jìn)行更新,只有這些更新(以及來自其他參與醫(yī)院的模型更新)被發(fā)送到云端。這家由谷歌風(fēng)投(Google ventures)投資的公司本月進(jìn)行了首輪融資。
在最近接受《麻省理工學(xué)院技術(shù)評論》采訪時,OWKIN聯(lián)合創(chuàng)始人托馬斯?克洛澤爾(Thomas Clozel)談到了與美國和英國癌癥中心的合作,以及即將發(fā)表的一篇關(guān)于在現(xiàn)實世界的醫(yī)療環(huán)境中使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)的論文。這篇論文強(qiáng)調(diào)了一些重要的基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn):
在醫(yī)療保健領(lǐng)域應(yīng)用聯(lián)合學(xué)習(xí)面臨一些挑戰(zhàn)。首先,組合不同的模型可能會產(chǎn)生一個(比它每一部分)更糟糕的主模型。目前研究人員正在努力改進(jìn)現(xiàn)有的技術(shù),以確保這種情況不會發(fā)生。另一方面,聯(lián)合學(xué)習(xí)要求每所醫(yī)院具備訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)人員。此外,標(biāo)準(zhǔn)化所有醫(yī)院的數(shù)據(jù)共享也存在問題。(原文如下)
“逼真”的核磁共振圖像
如果你在Twitter上很活躍,并且一直在密切關(guān)注人工智能,你可能會遇到一些人,他們利用一種叫做“生成對抗性網(wǎng)絡(luò)”(GAN)的東西來創(chuàng)造“逼真”的假圖像,比如,假狗狗、假漢堡和假鮮花。
一個有趣的新興趨勢是使用人工智能本身來幫助生成更多“逼真”的合成圖像來訓(xùn)練人工智能。例如,英偉達(dá)公司就利用GAN“偽造”腦瘤的核磁共振圖像,以此來推進(jìn)腫瘤分割的發(fā)展。
英偉達(dá)公司的研究論文得出結(jié)論,利用合成核磁共振圖像增加現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)有助于改善腫瘤分割。這為機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域面臨的兩個挑戰(zhàn)提供了一個潛在的解決方案,這兩大挑戰(zhàn)分別為:在保護(hù)患者隱私的原則上,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)共享、依靠圖像發(fā)現(xiàn)疾病的概率很小。
人工智能離不開醫(yī)生
人工智能公司需要醫(yī)學(xué)專家對圖像進(jìn)行注釋,教會算法如何識別異常。
這種模式在很大程度上是合作性的。在注釋領(lǐng)域投入巨資的科技巨頭和政府機(jī)構(gòu)正在向其他研究人員公開這些數(shù)據(jù)庫。
DeepMind開發(fā)了AI眼病診斷工具,可識別50多種威脅到視力的眼科疾病,準(zhǔn)確率高達(dá)94%。為了對系統(tǒng)進(jìn)行基準(zhǔn)測試,DeepMind用1000次未用于訓(xùn)練AI的掃描結(jié)果對軟件進(jìn)行了測試,與普通眼科醫(yī)生給出的結(jié)果進(jìn)行比較,產(chǎn)生任何分歧都由一位超過10年經(jīng)驗的資深認(rèn)證專家進(jìn)行評判。
在接受《南華早報》采訪時,中國獨角獸依圖科技公司報告說,DeepMind團(tuán)隊擁有400名兼職醫(yī)生,只為了標(biāo)注醫(yī)療數(shù)據(jù)。
不再過度依賴電子健康記錄(EHR)數(shù)據(jù)
蘋果通過與數(shù)百家醫(yī)療機(jī)構(gòu)以及與Cerner和Epic兩大EHR巨頭合作,旨在解決醫(yī)療保健領(lǐng)域的數(shù)據(jù)互操作性問題。除此之外,蘋果正在圍繞其兩個最受歡迎的產(chǎn)品,Apple Watch和iPhone建立一個醫(yī)療保健生態(tài)系統(tǒng)。
這表明了一個新的趨勢,未來在醫(yī)療保健領(lǐng)域,企業(yè)不再僅僅依賴于EHR數(shù)據(jù),而更多的從可穿戴式設(shè)備等進(jìn)行實時數(shù)據(jù)收集和分析。
本文名稱:人工智能如何重塑醫(yī)療數(shù)據(jù)?
文章路徑:http://m.rwnh.cn/news33/101633.html
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