Esta IA está aprendendo a detectar tumores cerebrais – sem violar …

A Intel e a Penn Medicine estão trabalhando em uma enorme IA de abrangência institucional que ajudará a identificar tumores cerebrais, mas sem ultrapassar as rígidas regras de privacidade médica. A IA de localização cruzada usará uma técnica conhecida como “aprendizado federado”, pois abrange 29 diferentes instituições de saúde e pesquisa.

O treinamento de inteligências artificiais com conjuntos de dados de doenças, para que possam atuar como um filtro em um grande número de casos, tem se mostrado eficaz de várias maneiras. No entanto, a desvantagem é que, para obter o desempenho mais eficaz, esses conjuntos de dados precisam ser consideráveis. Uma instituição de saúde ou laboratório de pesquisa individual provavelmente lutaria para alimentar um computador de aprendizado de máquina em desenvolvimento com todas as informações necessárias.

“É amplamente aceito por nossa comunidade científica que o treinamento em aprendizado de máquina requer dados amplos e diversos que nenhuma instituição pode conter”, explica o Dr. Spyridon Bakas, do Centro de Computação e Análise Biomédica de Imagem (CBICA) da Universidade da Pensilvânia. Embora em termos técnicos isso não seja um grande desafio, a realidade é que as leis de privacidade em saúde – sejam elas HIPAA, GDPR ou qualquer outra coisa – impõem limites apenas ao que pode ser compartilhado. Esse é um gargalo para o processamento de big data.

A resposta, dizem a Intel e a Penn Medicine, é o aprendizado federado. Em vez de compartilhar registros individuais de pacientes, um modelo de aprendizado de máquina criptografado é distribuído para cada uma das instituições participantes. Isso descriptografa em um enclave seguro em cada computador e é treinado nos dados locais.

Somente as atualizações do modelo são posteriormente compartilhadas com a organização responsável por agregar o modelo. Além de ser mais privado – já que os dados do paciente nunca saem de instituições separadas – também é mais eficiente em termos de transferência de dados, pois os modelos reciclados são menores que os dados brutos do paciente.

A Penn Medicine e 29 instituições de saúde e pesquisa dos Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Alemanha, Holanda, Suíça e Índia usarão esse sistema de aprendizado federado, executado em hardware Intel, para colaborar em uma maneira de identificar tumores cerebrais usando AI.

“Este ano, a federação começará a desenvolver algoritmos que identificam tumores cerebrais a partir de uma versão bastante expandida do conjunto de dados de desafio da International Brain Tumor Segmentation (BraTS)”, diz Bakas. “Esta federação permitirá que pesquisadores médicos acessem quantidades muito maiores de dados de saúde, protegendo a segurança desses dados”.

Quase 80.000 pessoas serão diagnosticadas com um tumor cerebral em 2020, diz a American Brain Tumor Association. O modelo da Intel e da Penn Medicine pode atingir 99% da precisão como um modelo treinado em dados brutos de ressonância magnética, quando se trata de identificar tumores cerebrais de glioma a partir de exames.

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