Intel Labs e la Perelman School of Medicine della University of Pennsylvania (Penn Medicine) stanno sviluppando insieme una tecnologia per abilitare una federazione di 29 istituti di salute e ricerca, diretti da Penn Medicine, per addestrare modelli di intelligenza artificiale (AI) in grado di identificare tumori al cervello, utilizzando una tecnica di machine learning che tutela la privacy chiamata federated learning (apprendimento federato o apprendimento collaborativo). Il lavoro di Penn Medicine è finanziato dall’Informatics Technology for Cancer Research (ITCR) program del National Cancer Institute (NCI) del National Institutes of Health (NIH), attraverso un grant in tre anni di 1,2 milioni di dollari riconosciuto al responsabile scientifico, Dr. Spyridon Bakas, del Center for Biomedical Image Computing and Analytics (CBICA) della University of Pennsylvania.
“L’AI mostra magnifiche prospettive per l’individuazione precoce dei tumori al cervello, ma richiederà più dati di quanti un singolo centro medico possieda affinché possa sviluppare al massimo il suo potenziale. Utilizzando il software e l’hardware di Intel e il supporto di alcune delle brillanti menti degli Intel Labs, lavoriamo con l’Università della Pennsylvania e una federazione di 29 centri medici per far progredire l’identificazione dei tumori al cervello e proteggere al contempo i dati sensibili dei pazienti”. – Jason Martin, principal engineer, Intel Labs
Penn Medicine e 29 istituti di salute e ricercar di Stati Uniti, Canada, Regno Unito, Germania, Paesi Bassi, Svizzera e India, utilizzeranno il federated learning, ovvero un approccio distribuito al machine learning che consente alle organizzazioni di collaborare a progetti di deep learning senza condividere i dati dei pazienti.
Perché è importante?
Secondo l’American Brain Tumor Association (ABTA), circa 80.000 persone avranno una diagnosi di tumore al cervello quest’anno, con oltre 4.600 bambini fra di loro. Per addestrare e costruire un modello che individui un tumore al cervello che possa aiutare il riconoscimento precoce e un migliore risultato, i ricercatori necessitano dell’accesso a un grande numero di dati medici rilevanti. Allo stesso tempo, è essenziale che questi dati restino private e protetti ed è qui che entra in gioco il federated learning con la tecnologia di Intel. Con l’utilizzo di questo approccio, i ricercatori di tutte le organizzazioni partner potranno lavorare insieme nella costruzione e l’addestramento di algoritmi di identificazione di tumori al cervello mantenendo protetti i dati medici sensibili.
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